我对pyspark是个新手。我有一个包含ID和BALANCE列的pyspark数据框。我尝试将列balance存储到100% (1-100%)的存储桶中,并计算每个存储桶中有多少个in。
我不能使用任何与RDD相关的东西,我只能使用Pyspark语法。我试过下面的代码
w = Window.orderBy(df.BALANCE)
test = df.withColumn('percentile_col',F.percent_rank().over(w))
我希望得到一个新的列,它可以自动计算平衡列中每个数据点的百分位数,并忽略缺少的值。
我试图运行MLLIB的随机森林模型,并获得一些超出界限的异常:
15/09/15 01:53:56 INFO scheduler.DAGScheduler: ResultStage 5 (collect at DecisionTree.scala:977) finished in 0.147 s
15/09/15 01:53:56 INFO scheduler.DAGScheduler: Job 5 finished: collect at DecisionTree.scala:977, took 0.161129 s
15/09/15 01:53:57 INFO rdd.MapPartiti
我在逗号分隔的文件中有数据,我已经将其加载到spark数据框中:数据如下:
A B C
1 2 3
4 5 6
7 8 9
我想在spark中使用pyspark将上面的数据帧转换为:
A B C
A_1 B_2 C_3
A_4 B_5 C_6
--------------
然后使用pyspark将其转换为list of list:
[[ A_1 , B_2 , C_3],[A_4 , B_5 , C_6]]
然后在上述数据集上使用pyspark运行FP增长算法。
我尝试过的代码如下:
from pyspark.sql.functions im
当我通过rdd.repartition(1).saveAsTextFile(file_path)保存一对rdd时,会遇到一个错误。
Py4JJavaError: An error occurred while calling o142.saveAsTextFile.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted.
at org.apache.spark.internal.io.SparkHadoopWriter$.write(SparkHadoopWriter.scala:100)
at org.apache.spark.rdd.
我有一个数据帧
user day amount
a 2 10
a 1 14
a 4 5
b 1 4
您可以看到,day的最大值为4,最小值为1,我想在所有用户的所有缺失天数中填写amount列的0,因此上面的数据框将变为。
user day amount
a 2 10
a 1 14
a 4 5
a 3 0
b 1 4
b 2 0
b 3 0
b 4 0
我如何在PySpark中做到这一点呢?非常感谢。
我需要把火花数据集(大型数据集)转换成熊猫数据集。
代码:spark_df = Example_df.toPandas()
我得到了这个错误:
/databricks/spark/python/pyspark/sql/pandas/conversion.py:145: UserWarning: toPandas attempted Arrow optimization because 'spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled' is set to true, but has reached the error below and ca
我试图用pyspark.pandas库替换熊猫,当我尝试这样做时: pdf是一个pyspark.pandas数据格式
pdf["date_diff"] = pdf["date1"] - pdf["date2"]
我得到了以下错误:
File "C:\Users\abc\Anaconda3\envs\test\lib\site-packages\pyspark\pandas\data_type_ops\datetime_ops.py", line 75, in sub
raise TypeError("Datetime s