我试图将四列(QBR、码、触地和截取)连接或组合到一个列中,并将它们按球衣编号分组,将sql函数作为pyspark中的f。下面列出了我试图使用的编码、实际数据和预期的数据结果。
import pyspark.sql.functions as f
from pyspark.sql.functions import concat, lit, col
df = df.groupby('Jersey Number).withColumn("joined", f.concat(f.col('QBR'), f.lit(','), f.col('
我试图在VS-Code中运行pypsark,但我似乎无法将我的环境指向正确的pyspark驱动程序和路径。当我在终端窗口中运行pyspark时,它看起来是这样的: Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLev
我正在玩Apache,并遇到了以下情况。我有一个名为“数据”的星火数据,类似于这种格式
Name Grade Count
X A 10
Y A 8
X B 2
Y B 4
现在,我想用‘groupBy’来表示这个数据,同时计算A级和B级之间的比率,例如X,它是10/2=5。
Name Ratio
X 5
Y 4
PySpark版本1.3.0
我有下面的电火花代码。在循环中的每一次迭代中,我过滤掉H列中带有特定字符串的所有行,然后计算G列上的一些聚合统计数据(结果为3个值)。我希望将所有的汇总计数保存在一个表中(行: CM、NCM、FP;列: POP、POP N、POP SN、POP QP)。
from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
import numpy as np
import pyspark.sql.functions as F
spark = SparkSession.builder.master("local").appName(
#尝试在PySpark中使用窗口函数
from pyspark.sql import Row, functions as F from pyspark.sql.functions import col, row_number from pyspark.sql.window import Window from pyspark.sql import SparkSession
Join_transaciones3_df = Join_transaciones3_df.withColumn("row_num", F.row_number().OVER(Window.partition
假设我有两个PySpark DataFrames df1和df2。
df1= 'a'
1
2
5
df2= 'b'
3
6
我希望为每个df2['b']找到最接近的df1['a']值,并将最近的值作为df1中的一个新列添加。
换句话说,对于df1['a']中的每个值df1['a'],我希望找到一个实现min(abx(x-y)) for all y in df2['b']
我见过很多关于相似矩阵的堆叠溢出问题,但它们处理的是RDD或其他情况,我无法找到对我的问题的直接答案,于是我决定发布一个新的问题。
问题
import numpy as np
import pandas as pd
import pyspark
from pyspark.sql import functions as F, Window
from pyspark import SparkConf, SparkContext, SQLContext
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.feature imp
考虑一下简单的DataFrame:
from pyspark import SparkContext
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
spark = SparkSession.builder.appN
我正在尝试使用pyspark连接基于此SQL查询的2个表。 %sql
SELECT c.cust_id, avg(b.gender_score) AS pub_masc
FROM df c
LEFT JOIN pub_df b
ON c.pp = b.pp
GROUP BY c.cust_id
) 我试着在pyspark中跟踪,但我不确定这是否是正确的方式,因为我坚持显示我的数据。所以我选择了.max df.select('cust_id', 'pp') \
.join(pub_df, on = ['pp&
我一直在尝试将下面的SAS代码转换为PySpark语法,但我还无法确定日期。
inner join (select var1, max(date) as max_date
from table
group by var1) as recent
on a.var1 = recent.var1 and a.date = recent.date