我正在尝试对一个列执行一些正则表达式操作。为了做到这一点,我用如下的基本小写操作进行了说明:
df.select('name').map(lambda x: x.lower())
这里的df是一个DataFrame,当我调用collect()操作时,该操作抛出了一个异常。
Ques 1: After map(or reduce) operation, every DataFrame converts to a Pipelined RDD. Am I right?
如果是这样,为什么这个命令在收集流水线RDD时抛出异常。
我错过了什么吗?
异常太大,无法读取:
17/07
我尝试使用以下函数将一个列'eventtimestamp‘映射到它的星期几:
from datetime import datetime
import calendar
from pyspark.sql.functions import UserDefinedFunction as udf
def toWeekDay(x):
v = int(datetime.strptime(str(x),'%Y-%m-%d %H:%M:%S').strftime('%w'))
if v == 0:
v = 6
else:
我尝试将这些值映射到我的pyspark df中的新列。
dict = {'443368995': 0, '667593514': 1, '940995585': 2, '880811536': 3, '174590194': 4}
I am reading a csv which has following data -
+--------------------+----------------+---------+------------+-------------+----------+---------+
我在PySpark中的向量列上使用UDF有困难,可以在这里说明如下:
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import DoubleType
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.mllib.linalg import Vectors
FeatureRow = Row('id', 'features')
data = sc.parallelize([(0, Vecto
我不知道我的头衔是不是很清楚。我有一张列很多的桌子(一百多列)。我的一些列包含带括号的值,我需要将它们分解成几行。下面是一个可重复的例子:
# Import libraries
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import *
import pandas as ps
# Create an example
columns = ["Name", "Age", "Activity", "Studies
我的代码是
pdf = pd.DataFrame(
{
"Year": [x for x in range(2013, 2051)],
"CSIRO Adjusted Sea Level": 0.0,
}
)
pdf.head()
df_pyspark = spark.createDataFrame(pdf)
df_pyspark.show()
上述结果导致此错误:
An error occurred while calling o406.showString.
: org.apache.spark.SparkException: Job a