我有一个65 SpatialPolygonDataFrames的大列表,名为map_years。我需要在这个列表中的SPDF中的@data槽中的列中用0替换NAs。
我可以通过这样做来访问这个专栏:
> map_years[["map1951"]]@data$CATCH
[1] NA 642.11 NA NA NA NA NA 0.00 281.65
通过这样做,我可以得到哪些是NAs的列表:
> is.na(map_years[["map1951"]]@da
我试图计算累积和,并使用mutate创建新列。我正在为多个列这样做,每个列在不同的地方都有丢失的数据。
day water nitrogen
1 4 5
2 NA 6
3 3 NA
4 7 NA
5 2 9
6 NA 3
7 2 NA
8 NA 2
9 7 NA
10 4 3
我试着
mutate(df, sumwater = cum
我已经在现有的数据框中添加了一个新列,但它没有反映在数据帧中。
customerDf.withColumn("fullname",expr("concat(firstname,'|',lastname)"))
customerDf.show() # it's showing existing old df records without new columns.
如果我们可以将数据帧分配给另一个数据帧,我们就可以看到结果
test = customerDf.withColumn("fullname",expr("
这是一个如下的示例数据框架:
df <- data.frame(
A=c(1,2,3,4,5,6,7),
B=c(1,NA,3,2,NA,4,3),
C=c(NA,1,NA,NA,1,NA,NA),
D=c(NA,2,NA,NA,4,NA,NA))
> df
A B C D
1 1 1 NA NA
2 2 NA 1 2
3 3 3 NA NA
4 4 2 NA NA
5 5 NA 2 4
6 6 4 NA NA
7 7 3 NA NA
我希望使用dplyr管道函数在R中实现以下操作。
添加一个新列E,该列在以下条件下包含D。
从
我正在分析堆栈溢出调查数据。其中一个列Databaseworkedwith是一个分号分隔的值列表,所以我使用split然后爆炸来为每个值创建新行。但是现在我得到了其他列的重复值。是否有一种方法可以避免复制其他列,而在它们中使用null。
下面是我的密码。
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as f
import pyspark.sql.types as t
if __name__ == '__main__':
session = SparkSession.builder
我有这样一种情况,我在PySpark中有一个条目字典: swap={'A': 0.07677341668184234,
<NA>: 0.1497896460766734,
'B': 0.07186667210628232} 注意,"pandas.NA“对象被定义为其中一个键。 我还有一个pandas表,里面有各种值,这些值可能在上面的“交换”字典中,也可能不在上面的“交换”字典中: index column
1 C
2 B
3 <NA>
4 A 根据我在stackoverflow上找
在我通过使用窗口和对一组列进行分区来计算pyspark dataframe中每行5行内的平均数量之后 from pyspark.sql import functions as F
prep_df = ...
window = Window.partitionBy([F.col(x) for x in group_list]).rowsBetween(Window.currentRow, Window.currentRow + 4)
consecutive_df = prep_df.withColumn('aveg', F.avg(prep_df['quantity
我正在尝试理解DataFrame列类型。当然,DataFrame不是一个物化的对象,它只是一组Spark的指令,将来要转换成代码。但我认为,这个类型列表代表了在执行操作时JVM中可能出现的对象类型。
import pyspark
import pyspark.sql.types as T
import pyspark.sql.functions as F
data = [0, 3, 0, 4]
d = {}
d['DenseVector'] = pyspark.ml.linalg.DenseVector(data)
d['old_DenseVector'] =
我想要替换R中数据集中的year列的'NA‘值。
我尝试过使用mode进行搜索,但它给我的模式是'NA‘
set.seed(1)
getmode <- function(x){
Md <- unique(x)
Md[which.max(tabulate(match(x, Md)))]
}
#below line is not replacing NA values by mode
trainset$GarageYrBlt[is.na(trainset$GarageYrBlt)] <- getmode(trainset$GarageYrBlt)
我有一个dataframe,它有一个值列和“月份年”列。在第一行中,2018年8月是为月份年列编写的。在value列中有值的下列行是否有可能分别由下一个月自动填充?第二排是2018年9月,第三排是2018年10月,等等。
实际结果:
value month
645 Aug 2018
589 NA
465 NA
523 NA
632 NA
984 NA
预期成果:
value month
645 Aug 2018
589 Sep 2018
465 Okt 2018
523 Nov 2018
632 Dez 2018
984
调用.show()时如何在PySpark中设置显示精度
考虑以下示例:
from math import sqrt
import pyspark.sql.functions as f
data = zip(
map(lambda x: sqrt(x), range(100, 105)),
map(lambda x: sqrt(x), range(200, 205))
)
df = sqlCtx.createDataFrame(data, ["col1", "col2"])
df.select([f.avg(c).alias(c) for c i
我有两个以制表符分隔的文件,如下所示:
文件A
chr1 123 aa b c d
chr1 234 a b c d
chr1 345 aa b c d
chr1 456 a b c d
....
文件B
chr1 123 aa c d e ff
chr1 345 aa e f g gg
chr1 123 aa c d e hh
chr1 567 aa z c a ii
chr1 345 bb x q r kk
ch