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在 PySpark 中，如何将 Python 的列表转换为 RDD？

在 PySpark 中，可以使用SparkContext的parallelize方法将 Python 的列表转换为 RDD（弹性分布式数据集）。...以下是一个示例代码，展示了如何将 Python 列表转换为 RDD：from pyspark import SparkContext# 创建 SparkContextsc = SparkContext.getOrCreate...()# 定义一个 Python 列表data_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 将 Python 列表转换为 RDDrdd = sc.parallelize(data_list)# 打印...RDD 的内容print(rdd.collect())在这个示例中，我们首先创建了一个SparkContext对象，然后定义了一个 Python 列表data_list。...接着，使用SparkContext的parallelize方法将这个列表转换为 RDD，并存储在变量rdd中。最后，使用collect方法将 RDD 的内容收集到驱动程序并打印出来。

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【Python】PySpark 数据输入 ① ( RDD 简介 | RDD 中的数据存储与计算 | Python 容器数据转 RDD 对象 | 文件文件转 RDD 对象 )

; 2、RDD 中的数据存储与计算 PySpark 中 处理的 所有的数据 , 数据存储 : PySpark 中的数据都是以 RDD 对象的形式承载的 , 数据都存储在 RDD 对象中 ; 计算方法...二、Python 容器数据转 RDD 对象 1、RDD 转换 在 Python 中 , 使用 PySpark 库中的 SparkContext # parallelize 方法 , 可以将 Python...容器数据 转换为 PySpark 的 RDD 对象 ; PySpark 支持下面几种 Python 容器变量 转为 RDD 对象 : 列表 list : 可重复 , 有序元素 ; 元组 tuple :...) # 创建一个包含列表的数据 data = [1, 2, 3, 4, 5] # 将数据转换为 RDD 对象 rdd = sparkContext.parallelize(data) # 打印 RDD...RDD 对象 ( 列表 / 元组 / 集合 / 字典 / 字符串 ) 除了 列表 list 之外 , 还可以将其他容器数据类型 转换为 RDD 对象 , 如 : 元组 / 集合 / 字典 / 字符串 ;

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    PySpark基础

    RDD → RDD迭代计算 → RDD导出为列表、元组、字典、文本文件或数据库等。...数据输入：通过 SparkContext 对象读取数据数据计算：将读取的数据转换为 RDD 对象，并调用 RDD 的成员方法进行迭代计算数据输出：通过 RDD 对象的相关方法将结果输出到列表、元组、字典...②Python数据容器转RDD对象在 PySpark 中，可以通过 SparkContext 对象的 parallelize 方法将 list、tuple、set、dict 和 str 转换为 RDD...parallelize() :用于将本地集合（即 Python 的原生数据结构）转换为 RDD 对象。...对于字典，只有键会被存入 RDD 对象，值会被忽略。③读取文件转RDD对象在 PySpark 中，可通过 SparkContext 的 textFile 成员方法读取文本文件并生成RDD对象。

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    PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

    ：这是PySpark SQL之所以能够实现SQL中的大部分功能的重要原因之一，functions子类提供了几乎SQL中所有的函数，包括数值计算、聚合统计、字符串以及时间函数等4大类，后续将专门予以介绍...三类操作，进而完成特定窗口内的聚合统计 注：这里的Window为单独的类，用于建立窗口函数over中的对象；functions子模块中还有window函数，其主要用于对时间类型数据完成重采样操作。...之后所接的聚合函数方式也有两种：直接+聚合函数或者agg()+字典形式聚合函数，这与pandas中的用法几乎完全一致，所以不再赘述，具体可参考Pandas中groupby的这些用法你都知道吗？一文。...接受参数可以是一列或多列（列表形式），并可接受是否升序排序作为参数。...drop_duplicates函数功能完全一致 fillna：空值填充 与pandas中fillna功能一致，根据特定规则对空值进行填充，也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill：广义填充 drop

    10K20

    PySpark UD(A)F 的高效使用

    在UDF中，将这些列转换回它们的原始类型，并进行实际工作。如果想返回具有复杂类型的列，只需反过来做所有事情。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。...不同之处在于，对于实际的UDF，需要知道要将哪些列转换为复杂类型，因为希望避免探测每个包含字符串的列。在向JSON的转换中，如前所述添加root节点。...x 添加到 maps 列中的字典中。

    19.7K31

    pandas

    ，DataFrame包括索引index和表头columns： 　　其中data可以是很多类型： 包含列表、字典或者Series的字典 二维数组 一个Series对象 另一个DataFrame对象 5.dataframe...保存进excel中多个sheet(需要注意一下，如果是在for循环中，就要考虑writer代码的位置了) # 将日流量写入‘逐日流量’，将位置写入‘格网中的经纬度’ writer...原因： writer.save（）接口已经私有化，close()里面有save()会自动调用，将writer.save()替换为writer.close()即可 更细致的操作： 可以添加更多的参数，比如...列中的日期转换为没有时分秒的日期 df.to_excel("dates.xlsx") 向pandas中插入数据 如果想忽略行索引插入，又不想缺失数据与添加NaN值，建议使用 df['column_name...比较灵活 DataFrame.drop(labels,axis=0,level=None,inplace=False,errors=’raise’) 删除特定的多列 # Import pandas package

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    基于PySpark的流媒体用户流失预测

    数据集中的七列表示静态用户级信息： 「artist:」 用户正在收听的艺术家「userId」: 用户标识符;「sessionId:」 标识用户在一段时间内的唯一ID。...下面一节将详细介绍不同类型的页面 「page」列包含用户在应用程序中访问过的所有页面的日志。...3.1转换 对于在10月1日之后注册的少数用户，注册时间与实际的日志时间戳和活动类型不一致。因此，我们必须通过在page列中找到Submit Registration日志来识别延迟注册。...添加到播放列表中的歌曲个数，降级的级数，升级的级数，主页访问次数，播放的广告数，帮助页面访问数，设置访问数，错误数 「nact_recent」，「nact_oldest」：用户在观察窗口的最后k天和前k...为了进一步降低数据中的多重共线性，我们还决定在模型中不使用nhome_perh和nplaylist_perh。

    3.4K41

    Google Earth Engine（GEE）——在线计算列表二维ee.List对象为线性回归方程计算slope和残差

    将其强制转换为 an ee.Dictionary以使访问属性更容易。 注意：行和列之间的长度必须相等。使用null表示丢失的数据条目。...linearFit()代码： // 定义一个列表列表，其中列代表变量。 // 第一列是自变量，第二个是因变量。...，所以： 如果变量由行表示，则通过转换为ee.Array，转置它，然后转换回 来转置列表ee.List。...Arguments: dict (ComputedObject|Object, optional): 要转换为字典的对象。此构造函数接受以下类型： 1) 另一个字典。 2) 键/值对列表。...var listsVarRows = ee.List([ [1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5] ]); // 将 ee.List 转换为 ee.Array，转置它，

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    Effective PySpark(PySpark 常见问题)

    之后通过pip 安装pyspark pip install pyspark 文件比较大，大约180多M,有点耐心。 下载 spark 2.2.0,然后解压到特定目录，设置SPARK_HOME即可。...在NLP任务中，我们经常要加载非常多的字典，我们希望字典只会加载一次。这个时候就需要做些额外处理了。...之后你可以随心所欲的loader = DictLoader () 如何加载资源文件 在NLP处理了，字典是少不了，前面我们避免了一个worker多次加载字典，现在还有一个问题，就是程序如何加载字典。...那么程序中如何读取dics.zip里的文件呢？...另外，在使用UDF函数的时候，发现列是NoneType 或者null,那么有两种可能： 在PySpark里，有时候会发现udf函数返回的值总为null,可能的原因有： 忘了写return def abc

    2.2K30

    PySpark 中的机器学习库

    Bucketizer：分箱（分段处理）：将连续数值转换为离散类别比如特征是年龄，是一个连续数值，需要将其转换为离散类别(未成年人、青年人、中年人、老年人），就要用到Bucketizer了。...CountVectorizer：将文本文档转换为单词计数的向量。...HashingTF使用散列技巧。通过应用散列函数将原始要素映射到索引，然后基于映射的索引来计算项频率。 IDF : 此方法计算逆文档频率。...Word2Vec：该方法将一个句子（字符串）作为输入，并将其转换为{string，vector}格式的映射，这种格式在自然语言处理中非常有用。...KMeans : 将数据分成k个簇，随机生成k个初始点作为质心，将数据集中的数据按照距离质心的远近分到各个簇中，将各个簇中的数据求平均值，作为新的质心，重复上一步，直到所有的簇不再改变。

    3.4K20

    Python数据类型转换详解

    Python中的数据类型转换有两种，一种是自动类型转换，即Python在计算中会自动地将不同类型的数据转换为同类型数据来进行计算；另一种是强制类型转换，即需要我们基于不同的开发需求，强制地将一个数据类型转换为另一个数据类型...1.数字类型是非容器类型，不能转换为列表 2.字符串转列表时，会把字符串中的每一个字符当作列表的元素 3.元组转列表时，会把字符串中的每一个字符当作列表的元素 4.字典转列表时，只保留字典中的键 5....1.数字类型是非容器类型，不能转换为集合 2.字符串转集合时，结果是无序的 3.列表转集合时，结果是无序的 4.元组转集合时，结果是无序的 5.字典转集合时，只保字典中的键，结果是无序的 a = '123...1.数字类型是非容器类型，不能转换为字典 2.字符串不能转字典类型，因为字符串不能生成二级容器 3.列表类型转字典类型，列表必须为等长二级容器，子容器中的元素个数必须为2 4.元组类型转字典类型，列表必须为等长二级容器...，子容器中的元素个数必须为2集 5.合不能转字典类型，因为集合不支持哈希 a = '123' # str res = dict(a) print(res, type(res)) # 此时python

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    spark 数据处理 -- 数据采样【随机抽样、分层抽样、权重抽样】

    它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。这种方法的优点是，样本的代表性比较好，抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。...定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在调查中经常被使用。 选择分层键列，假设分层键列为性别，其中男性与女性的比例为6:4，那么采样结果的样本比例也为6:4。...权重采样 选择权重值列，假设权重值列为班级，样本A的班级序号为2，样本B的班级序号为1，则样本A被采样的概率为样本B的2倍。...https://www.codenong.com/44352986/ SMOT 过采样 针对类别不平衡的数据集，通过设定标签列、过采样标签和过采样率，使用SMOTE算法对设置的过采样标签类别的数据进行过采样输出过采样后的数据集...DataSet： // 每一列的类型后，使用as方法（as方法后面还是跟的case class，这个是核心），转成Dataset。

    6.4K10

    使用python创建数组的方法

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文介绍两种在python里创建数组的方法。第一种是通过字典直接创建，第二种是通过转换列表得到数组。...方法1.字典创建 （1）导入功能 （2）创立字典 （3）将字典带上索引转换为数组 代码示例如下： import numpy as np import pandas as pd data={“name...np.linspace(1,4,4)} data1=pd.DataFrame(data,index=[1,2,3,4]) 运行结果如下： 扩展： np.random.rand(4,2) 随机生成四行两列的随机数...np.linspace(1,4,4) 在规定的时间内，返回固定间隔的数据。...他将返回“num-4”（第三为num）个等间距的样本，在区间[start-1, stop-4]中 方法2：列表转换成数组 （1）导入功能，创建各个列表并加入元素 （2）将列表转换为数组 （3）把各个数组合并

    9.1K20

    强大易用的Excel转Json工具「建议收藏」

    工具不复杂，使用简单，但能满足几乎所有excel转json的要求了，包括多层嵌套，每一层定制为列表或者字典的输出格式，复杂单元格的定制。...excel的sheet配置主从关系来输出任意多级json json的每一级都支持列表和字典配置 可在excel单元格中直接配置列表和字典作为下级内容 json可输出为便于阅读的格式化文件或是省空间的字符串文件...有主从关系则从表名称作为主表的项，从表数据根据配置输出到该项中(从表为obj类型除外) 表格主从关系配置 主表名称为正常表名，作为最后输出的表名 从表名格式为 从表名~主表名 从表中需要配置对应主表主键的列...：该表以字典的形式输出，每条数据的主键作为字典每一项的key，如果是从表则根据依赖的主表主键合并为字典并以输出到对应主表中 不加限定或其他限定则均默认为列表输出，如果是从表则根据依赖的主表主键合并为列表并以输出到对应主表中...则该列不会被读取 主键以*开头，没有主键则默认除映射主表列以外的第一列为主键列 数据类型会自动识别，也可在列名后面可以跟修饰符进行限定，格式为 键名#修饰符 修饰符可以为： int ： 如果是数值类型则强制转换为整形

    6.9K20

    Pandas转spark无痛指南！⛵

    ', 'salary']df[columns_subset].head()df.loc[:, columns_subset].head() PySpark在 PySpark 中，我们需要使用带有列名列表的...条件选择 PandasPandas 中根据特定条件过滤数据/选择数据的语法如下：# First methodflt = (df['salary'] >= 90_000) & (df['state'] =...seniority, True) PySpark在 PySpark 中有一个特定的方法withColumn可用于添加列：seniority = [3, 5, 2, 4, 10]df = df.withColumn...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法，可以轻松对下列统计值进行统计计算：列元素的计数列元素的平均值最大值最小值标准差三个分位数...我们经常要进行数据变换，最常见的是要对「字段/列」应用特定转换，在Pandas中我们可以轻松基于apply函数完成，但在PySpark 中我们可以使用udf（用户定义的函数）封装我们需要完成的变换的Python

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