我正在使用Pyspark2.0通过读取csv来创建一个DataFrame对象,使用:
data = spark.read.csv('data.csv', header=True)
我使用以下命令找到数据的类型
type(data)
结果是
pyspark.sql.dataframe.DataFrame
我正在尝试将数据中的一些列转换为LabeledPoint,以便应用分类。
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql.functions import loc
from pyspark.mllib.regression
我在我的pyspark上使用pyspark.ml.feature.StopWordsRemover类。它有ID和文本列。除了提供默认的停止词列表外,我还想添加自己的自定义列表,以从字符串中删除所有数值。
我可以看到为这个类提供了一个添加setStopWords的方法。我想我很难找到合适的语法来使用这个方法。
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.ml.feature import *
a = StopWordsRemover(inputCol="words", outputCol="filtered"
我有包含一些数据的json文件,我将这个json转换为pyspark dataframe(我选择了一些列,而不是所有列),这是我的代码: import os
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.sql import SparkSession
import json
from pyspark.sql.functions import col
sc = SparkContext.getOrCreate()
spark = SparkSession
我有一个csv文件,我正在通过pyspark读取并加载到postgresql中。它的一个字段包含字符串,字符串中包含coma和双引号。就像下面的例子- 1. "RACER ""K"", P.L. 9"
2. "JENIS, B. S. ""N"" JENIS, F. T. ""B"" 5" Pyspark正在解析它,如下所示。这会引起问题,因为当我将数据加载到postgresql中时,它会将值/列混为一谈,并且脚本失败。 1. '\"RACER \&
我有一个包含两列的pyspark dataframe,ID和Elements。"Elements“列中有list元素。它看起来像这样,
ID | Elements
_______________________________________
X |[Element5, Element1, Element5]
Y |[Element Unknown, Element Unknown, Element_Z]
我想用‘element’列中最频繁的元素组成一个列。输出应如下所示:
ID | Elements
原谅我的无知,我对火种并不熟悉。我正在尝试改进udf,以便使用字典根据来自另一列count_adj的值创建一个新的列a_type。如何说明在此过程中创建新列的无/空类型。这在熊猫身上是非常容易的(df['adj_count'] = df.a_type.map(count_map)),但在火星雨中却很难做到。
抽样数据/进口:
# all imports used -- not just for this portion of the script
from pyspark.sql import SparkSession, HiveContext, SQLContext
from
我正试着用PySpark学习机器。我有一个数据集,其中有几个String列,它们的值要么是True or False or Yes or No,要么是True or False or Yes or No。我正在使用DecisionTree,我希望将这些String值转换为相应的Double值,即True, Yes应该更改为1.0,False, No应该更改为0.0。我看了一个教程,他们做了同样的事情,我想出了下面的代码
df = sqlContext.read.csv("C:/../churn-bigml-20.csv",inferSchema=True,header=True
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'] =
在2数据帧上执行简单连接时,pyspark不返回输出数据。
from pyspark.sql import *
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.functions import col
spark = SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
file_path="C:\\bigdata\\pipesep_data\\Sales_ny.csv"
df=spark.read.form
我有以下SQL查询,我想将其转换为pyspark。我想使用两个列pp和gender,并在pyspark中执行以下操作 %sql
SELECT pp
, SUM(CASE WHEN Gender = 'M'
THEN 1.0 ELSE 0.0 END) /
COUNT(1) AS gender_score
, count(1) AS total
FROM df
WHERE gender in ('M', 'F')
GROUP BY pp
HAVING
我有一个数据帧(testdf),希望在另一列(booking/rental)不为null或非空(即“”)的列(memid)上获得计数和非重复计数。
testdf
memid booking rental
100 Y
100
120 Y
100 Y Y
预期结果:(对于预订列不为空/非空)
count(memid) count(distinct memid)
3 2
如果是SQL:
Select count(memid), count(distinct memid) from m