我有一个csv文件中的数据集,谁能告诉我如何使用Apache spark java程序在特定列上透视数据集。
示例数据:
id | name | city
1 john Newyork
2 smith LA
3 mike Boston
我正在尝试在城市专栏上做轴心分析
结果应该是:
id | name | Newyork | LA | Boston
1 john 1 0 0
2 smith 0 1 0
3 mike 0 0 1
..Thanks和预览版
我正在尝试将一些Matlab代码复制到Python中,目前我正在开发一个单元测试来检查等价性。在下面的代码中,我得到了E-11顺序的错误,这表明它可能是一个舍入错误。
Matlab代码:
width = 200;
x = 1:100000;
b = ones(width,1)/width;
y = filter(b, 1, x);
save('mat_data')
Python代码:
import numpy as np
from scipy.io import loadmat
from scipy import signal
def plot_fig(x, y=None):
为了计算分位数,我在任何approxQuantile或Dataframe of Spark中使用从stat()函数中访问的Dataset方法。它近似于的方式。
@Test
@DisplayName("Quantiles de la population communale française")
public void quantiles() throws TechniqueException {
Dataset<Row> populationCommunes = individus().selectExpr("populationTotale"
我正在尝试从Spark向Postgres写入数据;我有一个DataFrame,它由一些字符串、一些浮点值和一些宽度不同的整数组成,我发现如果我不传递一个模式,我就会得到一个如下所示的错误:
User class threw exception: java.lang.IllegalArgumentException:
Unsupported type in postgresql: ByteType
at org.apache.spark.sql.jdbc.PostgresDialect$.getJDBCType(PostgresDialect.scala:83)
如果我确实通过了一个模式,我发
我正在尝试比较两个值,它们看起来相等,但仍被评估为不同的。
我做错了什么?有什么想法吗?我添加了tonumber(),以确保不会在某个地方将一个字符串转换为字符串。
--Check to see if the current health and the target health differ
if tonumber( characterStatus.current[ statusColor .. "Health" ] ) ~= tonumber( characterStatus.target[ statusColor .. "Health" ] ) then
我有一个使用此语法收集的列表。
val cutoff = df.withColumn("rank", dense_rank() over bydf).filter("rank=5").select("amount").collectAsList()
[[10.5]]
当我试图索引列表截止值以提取值10.5时,我得到了这个错误:
Error:(38, 17) java.util.List[org.apache.spark.sql.Row] does not take parameters
我如何解决这个问题并从这个嵌套列表中提取10.5
我正在尝试从(大型)文本文档集合()上运行一个KMeans在MLLib上。文档通过Lucene分析器发送,稀疏向量由HashingTF.transform()函数创建。无论我使用的并行化程度如何(通过合并函数),KMeans.train总是在下面返回一个OutOfMemory异常。对如何解决这个问题有什么想法吗?
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at scala.reflect.ManifestFactory$$anon$12.newArray(Manifest.sca
我正在尝试检查来自输入Parquet文件的列的数据类型,如果数据类型是Integer或Decimal,则运行Spark SQL。
//get Array of structfields
val datatypes = parquetRDD_subset.schema.fields
//Check datatype of column
for (val_datatype <- datatypes) if (val_datatype.dataType.typeName == "integer" || val_datatype.dataType.typeName.co
我对在页脚部分显示十进制值有一个问题。实际上,我使用一个参数字段来显示子报表的页脚部分的某个统计数据。当我把它放在细节部分时,小数显示正确。有没有人遇到过同样的问题?
Example:
10 250,00 instead of 10 250,74: in the details section the correct value is shown.
我有一个字符串,它存储一个十进制值,例如"0.10“。我想把它转换成浮子。但是当我用atof来做它的时候,我得到的数字并不是它应该的值。我正在编写一些复杂的算法,涉及到对十进制值的一些数字处理,所以这将使我的最终结果落空。
下面是一些简单的代码,描述了我遇到的问题。在这里,我只需将一个十进制值放入字符串中,用atof将其转换为float,然后用cout打印出来。我得到的结果显示atof是在最后的值中添加一个微小的十进制数。
#include <iostream>
#include <string>
#include <cstdlib>
using n
我有问题,请查看此链接以了解更多信息:
我使用的组件名为Spring Framework .Net,它在使用double[]数组初始化double类型的System.Array时遇到问题,在调用参数之前需要使用该数组。价值的图像,我已经通过他们的GitHub问题部分张贴,我有源代码。我能做些什么来解决这个问题?
using System;
using System.Collections.Generic;
public class MyClass
{
public static void RunSnippet()
{
int argCount = 1;
我正在尝试实现一个基本的计算。这个程序接受2个数字,10除以5,然后给出答案2,如果有任何更小的值除以更大的值,它会得到0,我可以得到分数形式的答案吗?
示例8除以100等于8/100而不是0。
public class numtheory {
public static void main(String[] args) {
int n1;
int n2;
Scanner scan = new Scanner(System. in );
System.out.println("input numbe
我正在Tensorflow上做一些卷积计算,在双精度数字上得到了一些奇怪的错误。
由于精度问题,我需要在float64中计算这些张量。
conv3d在float32上运行得很好,但在双精度下,它只能在中央处理器上运行,而对于图形处理器,错误告诉我
InvalidArgumentError (see above for traceback): Cannot assign a device for operation 'Conv3D': Could not satisfy explicit device specification '/device:GPU:0' b