我正在尝试从pyspark中的元组列表创建一个具有动态模式的dataframe 下面是我的元组列表代码 outputlist= []
for row in df2.collect():
tmpList = row
temptuple = ()
id = tmpList[0]
temptuple = temptuple+(id,)
print(id)
for val in range (1,len(tmpList)):
if tmpList[val] is None:
break
else :
value = tm
我有多个列的dataframe,如下所示:
| ID | Grouping | Field_1 | Field_2 | Field_3 | Field_4 |
|----|----------|---------|---------|---------|---------|
| 1 | AA | A | B | C | M |
| 2 | AA | D | E | F | N |
我希望创建2个新列,并在新字段中存储现有列的列表,并在现有字段上使用group by。这样,
我正在使用pyspark的create_map函数来创建一个key:value对列表。我的问题是,当我引入带有字符串值的键值对时,带有浮点值的键值对都被转换为字符串!
有人知道如何避免这种情况发生吗?
为了重现我的问题:
import pandas as pd
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
test_
下面有电火花密码。在代码中,我将从另一个已转换为临时视图的dataframe创建一个dataframe。然后,我将使用sql查询在最后一个查询中创建一个新字段。我想要创建的字段的代码最初来自postgresql,我想知道在pyspark中正确版本的case语句和regex是什么?
case when a.field2::varchar ~ '^[0-9]+$' then a.field2::varchar else '0' end
我是刚转换(field2为字符串)吗?
另外,什么是regex测试的正确的pyspark版本?
代码:
from pyspark.s
我正在使用Pyspark2.0通过读取csv来创建一个DataFrame对象,使用:
data = spark.read.csv('data.csv', header=True)
我使用以下命令找到数据的类型
type(data)
结果是
pyspark.sql.dataframe.DataFrame
我正在尝试将数据中的一些列转换为LabeledPoint,以便应用分类。
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql.functions import loc
from pyspark.mllib.regression
通过执行以下操作,我可以根据数组字段中是否存在特定值来过滤Spark dataframe (在PySpark中):
from pyspark.sql.functions import array_contains
spark_df.filter(array_contains(spark_df.array_column_name, "value that I want")).show()
有没有一种方法可以获得数组中找到项的位置的索引?它看起来应该存在,但我没有找到它。谢谢。
我正在使用pyspark dataframe从每个行的数组中查找不同的计数:输入: col1 1,1,1 1,2,1,2
output:
1
3
2
I used below code but it is giving me the length of an array:
output:
3
3
4
please help me how do i achieve this using python pyspark dataframe.
slen = udf(lambda s: len(s), IntegerType())
count = Df.withColumn("Coun
我有下面的pyspark数据帧。 Job_name start_time status
A 09:00:00 Not started
B 09:30:00 Completed
C 09:30:00 Running 我正在尝试创建一个列表-从上面的数据框中创建一个列表,如下所示。 预期输出: lst = ["job A Not started at 09:00:00", "job B Completed at 9:30", "job C Running at 9.30"] 有没有办法将pysp
我正在尝试将一个列表转换成一个数据列表,这样我就可以将它作为一个列加入到一个更大的dataframe中。列表中的数据是随机生成的名称,如下所示:
from faker import Faker
from pyspark.sql.functions import *
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.types import *
faker = Faker("en_GB")
list1 = [faker.first_name() for _ in range(0, 100)]
firstname = sc.p
我正在尝试创建一个包含日期范围的单一列的PySpark数据框架,但是我一直收到这个错误。我也尝试将它转换为int,但我不确定您是否应该这样做。
# Gets an existing SparkSession or, if there is no existing one, creates a new one
spark = SparkSession.builder.appName('pyspark-shellTest2').getOrCreate()
from pyspark.sql.functions import col, to_date, asc
from pyspar