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
我有一个很大的pyspark.sql.dataframe.DataFrame,我想保留(所以filter)保存在location列中的所有行,其中的URL包含预先确定的字符串,例如'google.com‘。
我试过了:
import pyspark.sql.functions as sf
df.filter(sf.col('location').contains('google.com')).show(5)
但是这抛出了一个
TypeError: _TypeError: 'Column' object is not callable
在PyCharm中,如果使用pyspark.sql.DataFrame代替pandas.DataFrame,类型提示似乎不会触发警告,反之亦然。
例如,以下代码根本不会生成任何警告:
from pyspark.sql import DataFrame as SparkDataFrame
from pandas import DataFrame as PandasDataFrame
def test_pandas_to_spark(a: PandasDataFrame) -> SparkDataFrame:
return a
def test_spark_to_pandas(b
我正在使用HDInsight spark集群来运行我的Pyspark代码。我尝试从postgres表中读取数据,并将其写入如下所示的文件中。pgsql_df返回的是DataFrameReader而不是DataFrame。所以我无法将DataFrame写到文件中。为什么"spark.read“返回DataFrameReader。这里我漏掉了什么? from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark import SQLContext
from pyspark import S
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
如何修改代码以打印包含功能名称而不仅仅是数字的决策路径。
import pandas as pd
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.ml import Pipeline, Transformer
from pyspark.sql import DataFrame
from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
data = pd.DataFrame({
当我迭代地将500多个列添加到我的pyspark中时,我遇到了堆栈溢出错误。所以我包括了检查点。检查站帮不上忙。因此,我创建了下面的玩具应用程序来测试我的检查点是否正常工作。在这个例子中,我所做的就是一次又一次地复制原始列来迭代地创建列。我坚持,检查点和计数每10个迭代。我注意到我的dataframe.rdd.isCheckpointed()总是返回False。我可以验证检查点文件夹确实是在磁盘上创建和填充的。我在用哥库德的dataproc
这是我的代码:
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark import Stora
所以我想从一个目录中读取csv文件,作为pyspark dataframe,然后将它们附加到单个dataframe中。而不是像我们在熊猫身上做的那样,在pyspark中得到替代方案。
例如,在熊猫中,我们这样做:
files=glob.glob(path +'*.csv')
df=pd.DataFrame()
for f in files:
dff=pd.read_csv(f,delimiter=',')
df.append(dff)
在Pyspark中,我已经尝试过了,但没有成功
schema=StructType([])
union_d
n00b..。如何用其本身的子字符串替换列?我正在尝试从字符串的开头和结尾删除选定的字符数。
from pyspark.sql.functions import substring
import pandas as pd
pdf = pd.DataFrame({'COLUMN_NAME':['_string_','_another string_']})
# this is what i'm looking for...
pdf['COLUMN_NAME_fix']=pdf['COLUMN_NAME'].s
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'] =
通过执行以下操作,我可以根据数组字段中是否存在特定值来过滤Spark dataframe (在PySpark中):
from pyspark.sql.functions import array_contains
spark_df.filter(array_contains(spark_df.array_column_name, "value that I want")).show()
有没有一种方法可以获得数组中找到项的位置的索引?它看起来应该存在,但我没有找到它。谢谢。
我正在尝试创建一个包含日期范围的单一列的PySpark数据框架,但是我一直收到这个错误。我也尝试将它转换为int,但我不确定您是否应该这样做。
# Gets an existing SparkSession or, if there is no existing one, creates a new one
spark = SparkSession.builder.appName('pyspark-shellTest2').getOrCreate()
from pyspark.sql.functions import col, to_date, asc
from pyspar
我有一个PySpark DataFrame,它有一个字符串列text和一个单独的list word_list,我需要计算在每个text行中出现多少个word_list值(可以多次计数)。
df = spark.createDataFrame(
[(1,'Hello my name is John'),
(2,'Yo go Bengals'),
(3,'this is a text')
]
, ['id','text']
)
word_list = ['is', '
我正在尝试对两个数据帧中的每一行应用pyspark sql函数散列算法,以确定差异。哈希算法是区分大小写的.i.e。如果列包含'APPLE‘和'Apple’被认为是两个不同的值,所以我想将两个数据帧的大小写都改为上或下。我只能实现dataframe标头,而不能实现dataframe values.Please帮助
#Code for Dataframe column headers
self.df_db1 =self.df_db1.toDF(*[c.lower() for c in self.df_db1.columns])