我有一个PySpark Dataframe和一个A字段,很少有依赖于A (A->B)和C字段的B字段,例如,我希望每个A都聚合这些字段:
A | B | C
----------
A | 1 | 6
A | 1 | 7
B | 2 | 8
B | 2 | 4
我希望按A分组,呈现任何B并在C上运行聚合(例如SUM)。
预期结果将是:
A | B | C
----------
A | 1 | 13
B | 2 | 12
就SQL而言,我会这样做:
SELECT A, COALESCE(B) as B, SUM(C) as C
FROM T
GROUP BY A
PySpark是如何做到这一
我正在阅读java书中的思想,这是非常有趣的,书中有一个例子,并且示例的行为和输出并不像我预期的那样。
例子:
package net.mindview.util;
import static net.mindview.util.Print.*;
class Shared {
private int refcount = 0;
private static long counter = 0;
private final long id = counter++;
public Shared() {
print("Creating
注:虽然提供的答案有效,但在较大的数据集上可能会变得相当慢。用于更快的解决方案。
我有一个数据框架,其中包括有标签的文件,如本文件:
df_ = spark.createDataFrame([
('1', 'hello how are are you today'),
('1', 'hello how are you'),
('2', 'hello are you here'),
('2', 'how is it'),
以下代码示例是否等效?
这是:
while (true)
if (!a[counter] || !b[counter++]) break;
这是:
while (true){
if (!a[counter] || !b[counter]) break;
counter++;
}
我的意思是,在所有条件检查完成后,会不会进行增量?
在此:
int _strCmp(char* s1,char*s2)
{
int counter = 0;
while (s1[counter]==s2[counter])
if (!s1[counter] |
我正在初始化一个DataFrame:
columns = ['Thing','Time']
df_new = pd.DataFrame(columns=columns)
然后像这样写入值:
for t in df.Thing.unique():
df_temp = df[df['Thing'] == t] #filtering the df
df_new.loc[counter,'Thing'] = t #writing the filter value to df_new
df_new.loc[coun
我有测试计划,在way中,很少有SOAP采样器,我在这里附加请求正文计数器值,我正在寻找在每个取样器请求之前增加计数器的方法。
在下面的安装程序中,按以下顺序排列请求:
First Request - with counter 1
Second Request - with counter 1
First Request - with counter 2
Second Request - with counter 2
我想要实现这一行为:
First Request - with counter 1
Second Request - with counter 2
Third Request -
我有一个问题,因为我开始使用黄瓜与柏树。根据黄瓜语法,我们可以编写如下场景:
Feature: Background Section
Scenario: ex #1
When counter is incremented
Then counter equals 1
Scenario: ex #2
When counter is incremented
When counter is incremented
Then counter equals 2
Scenario: ex #3
When cou
我有一个列表r = [1,2,3,None,None,4,None,5],我想知道没有发生的次数和长度。这应该会让我:
2、1和2
我编写了以下代码:
#!/usr/bin/env python
def compute_stats():
r = [1,2,3,None,None,4,None,5]
length = []
counter = 0
i = 0
while i < len(r):
if r[i] == None:
j = i
l = 0
我来自R和到PySpark,因为它的出色的火花处理,我正在努力从一个上下文映射到另一个特定的概念。
尤其是,假设我拥有如下数据集
x | y
--+--
a | 5
a | 8
a | 7
b | 1
我希望添加一个列,其中包含每个x值的行数,如下所示:
x | y | n
--+---+---
a | 5 | 3
a | 8 | 3
a | 7 | 3
b | 1 | 1
在dplyr中,我只想说:
import(tidyverse)
df <- read_csv("...")
df %>%
group_by(x) %>%
mutate(n
我对pyspark还是个新手。我有10k文本数据集。我使用Minhash lsh创建了一个Jaccard距离。例如,我得到的输出
col1 col2 dist
A B 0.77
B C 0.56
C A 0.88
我想把这个转换成NxN矩阵格式。
A B C
A 0 0.77 0.88
B 0.77 0 0.56
C 0.88 0.56 0
有没有办法使用pyspark来创建它。我很感谢你的建议。
有人知道如何在Databricks的SQL中编写for或while循环吗?我尝试了以下SQL Server类型代码的许多变体,但似乎都不起作用。我似乎也找不到任何关于它的参考资料。我不喜欢用SQL语言,因为我需要将输出提供给更多的PySpark代码。
DECLARE @Counter INT
SET @Counter=1
WHILE ( @Counter <= 10)
BEGIN
PRINT 'The counter value is = ' + @Counter
SET @Counter = @Counter + 1
END
任何建议都将不胜感激。
我有以下SQL查询,我想将其转换为pyspark。我想使用两个列pp和gender,并在pyspark中执行以下操作 %sql
SELECT pp
, SUM(CASE WHEN Gender = 'M'
THEN 1.0 ELSE 0.0 END) /
COUNT(1) AS gender_score
, count(1) AS total
FROM df
WHERE gender in ('M', 'F')
GROUP BY pp
HAVING
环境: Spark 2.4.4 我正在尝试将以下代码从Scala Spark转换为PySpark: test.registerTempTable("test")
val df = sqlContext.sql("select cluster as _1, count(*) as _2 from test group by cluster, label order by cluster desc")
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
val w = Window.partitionBy("
我试图将四列(QBR、码、触地和截取)连接或组合到一个列中,并将它们按球衣编号分组,将sql函数作为pyspark中的f。下面列出了我试图使用的编码、实际数据和预期的数据结果。
import pyspark.sql.functions as f
from pyspark.sql.functions import concat, lit, col
df = df.groupby('Jersey Number).withColumn("joined", f.concat(f.col('QBR'), f.lit(','), f.col('