我在dataframe中有一个列,它的字符串值如下
"Hardware part not present"
"Software part not present"
null
null
我希望拆分wrt“”,并且只将前2个字符串使用到新列,如果它是null,那么即使是新列值也应该为null。如何做到这一点?
所需结果
column New column
Hardware part not present Hardware part
Software part not present
我正在Databricks notebook上编写pyspark脚本来插入/更新/查询cassandra表,但是我找不到从表中删除行的方法,我尝试了spark sql: spark.sql("DELETE from users_by_email where email_address IN ('abc@test.com')") 我也不认为使用dataframe删除数据是可能的。有什么变通方法吗?
我有这样的数据格式,我想根据定界符拆分colum值,并使用PySpark将其附加到同一列中。
输入:
--------------------------
| Name | Country |
|-------------------------|
| A;B;C | USA |
| X;Y | IND |
| W;D;F;G | UK |
| H | IND |
| J;K;L;S;I;O | USA |
--------------------------
在Databricks中,我有一个现有的delta表,我希望在其中再添加一个列,作为Id,这样每一行都有唯一的id no,并且是连续的(主键在sql中的存在方式)。
到目前为止,我已经尝试将delta表转换为,并将新列添加为
from pyspark.sql.window import Window as W
from pyspark.sql import functions as F
df1 = df1.withColumn("idx", F.monotonically_increasing_id())
windowSpec = W.orderBy("idx"
谷歌单子上是否有粘贴文本和自动创建新行的方法?
我将在下面的示例中按此格式粘贴大量文本(总共700行):
wizard_setup_process_title;setup_wizard;1;1;Setup process;;true;
wizard_setup_process_description;setup_wizard;2;1;In just a few steps you will be setup and ready to go!;;true;
wizard_optimization_settings;setup_wizard;3;1;Optimisation settings;;t
我正在尝试构建一个Streaming,它用Avro格式的消息从Kafka主题中消耗消息,但是我面临着汇合消息反序列化器的一些问题。
按照的说明,我让Kafka使用者正确地反序列化消息,但最终未能运行PythonStreamingDirectKafkaWordCount示例。
代码:
import sys
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
from confluent_kafka
我有包含一些数据的json文件,我将这个json转换为pyspark dataframe(我选择了一些列,而不是所有列),这是我的代码: import os
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.sql import SparkSession
import json
from pyspark.sql.functions import col
sc = SparkContext.getOrCreate()
spark = SparkSession
我已经导出了一个栅格文件(以ascii格式)到csv,其中包含大量的行和列。空值用值-999表示。我已经创建了一个脚本来计算这个csv文件中每一行和每一列中的-999的数量,但是不能很好地工作,因为总是得到0,但是在csv文件中有几个-999。这是我的代码:
def CountError (csv):
file=open(csv,"r")
count=0
for i in file:
for x in i:
if x =="-999":
count +=
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
当我迭代地将500多个列添加到我的pyspark中时,我遇到了堆栈溢出错误。所以我包括了检查点。检查站帮不上忙。因此,我创建了下面的玩具应用程序来测试我的检查点是否正常工作。在这个例子中,我所做的就是一次又一次地复制原始列来迭代地创建列。我坚持,检查点和计数每10个迭代。我注意到我的dataframe.rdd.isCheckpointed()总是返回False。我可以验证检查点文件夹确实是在磁盘上创建和填充的。我在用哥库德的dataproc
这是我的代码:
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark import Stora