我有一个数据帧 import os, sys
import json, time, random, string, requests
import pyodbc
from pyspark import SparkConf, SparkContext, SQLContext
from pyspark.sql.functions import explode, col, from_json, lit
from pyspark.sql import functions as f
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types
我在面试中遇到了这个问题。它提供了一个数组和一个阈值,该函数应该返回该数组中最短的、非空的、连续的子数组的长度,并且sum至少超过该阈值。
因此,如果数组是[2,-1,2],阈值是3,那么它应该返回3。
这是我用JavaScript编写的尝试。我采用了典型的滑动窗口方法,一旦和大于threshold,我将减小窗口大小,并在每次迭代期间跟踪窗口大小。
function(array, threshold) {
let minWindowSize = Infinity
let sum = 0
for (let start = 0, end = 0; end < array.leng
我希望计数子字符串列表的出现情况,并根据pyspark中包含一个长字符串的列创建一个列。
Input:
ID History
1 USA|UK|IND|DEN|MAL|SWE|AUS
2 USA|UK|PAK|NOR
3 NOR|NZE
4 IND|PAK|NOR
lst=['USA','IND','DEN']
Output :
ID History
我有一个PySpark数据帧,它有一个复杂的列,请参考下列值:
ID value
1 [{"label":"animal","value":"cat"},{"label":null,"value":"George"}]
我想在PySpark dataframe中添加一个新列,它基本上将它转换为一个字符串列表。如果Label为null,则字符串应包含value;如果label不为null,则string应为label:value。因此,对于上面的示例数据帧,输出应如下所示:
ID
我有一个包含时间序列数据的dataframe,我正在尝试向其中添加许多具有不同范围的不同窗口的移动平均列。当我逐列执行此操作时,结果相当慢。
我已经尝试将withColumn调用堆积起来,直到得到所有调用为止。
伪代码:
import pyspark.sql.functions as pysparkSqlFunctions
## working from a data frame with 12 colums:
## - key as a String
## - time as a DateTime
## - col_{1:10} as numeric values
window_1h =
我试图使用一个简单的数据集来运行Logistic回归,以理解pyspark的语法。我有数据,看上去有11列,其中前10列是特性,最后一列(第11列)是标签。我想传递这10列作为特征和第11列作为标签。但是我只知道作为一个列传递,使用featuresCol="col_header_name"作为一个特性传递,我使用熊猫读取了csv文件中的数据,但我已经将其转换为RDD。以下是代码:
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.sql import SQLContext
from pys
我希望将列放在包含banned_columns列表中任何单词的pyspark中,并从其余列中形成一个新的dataframe。
banned_columns = ["basket","cricket","ball"]
drop_these = [columns_to_drop for columns_to_drop in df.columns if columns_to_drop in banned_columns]
df_new = df.drop(*drop_these)
banned_columns的思想是删除以basket和cricket