from (select explode(foo2(1, 7)) as foo_output) a """).show() This seemed to give the desired output and is the same as pyspark. I'm still curious as to how to explicitly return a array of tuples. The fact that I got it to work in pyspark lends evi...
PySpark是Python编程语言的Spark API。Spark是一种大数据处理框架,可以处理大规模数据集,并提供了一套丰富的API和工具。PySpark允许用户使用Python语言编写Spark作业,可以在分布式计算集群上运行。在Palantir Foundry中解析XML文档的方法在Palantir Foundry中解析XML文档可以使用PySpark的内置库和函数。下面介绍一种常用的方法。
from pyspark.sql.types import * json_schema = StructType( [ StructField("deviceId",LongType(),True), StructField("eventId",LongType(),True), StructField("timestamp",StringType(),True), StructField("value",LongType(),True) ] ) We can view the structure by running the following… json...
在這裡,您會將 df_flat 資料框架中的陣列 context_custom_dimensions 轉換成新的資料框架 df_flat_explode。 在下列程式碼中,您也可以定義要選取的資料行:Python 複製 from pyspark.sql.functions import explode from pyspark.sql.functions import flatten from pyspark.sql.functions import arrays_zip df_flat_...
frompyspark.sql.typesimportStringType, StructField, StructType df_flat = flatten_df(df) display(df_flat.limit(10)) display 函数应返回 10 个列和 1 个行。 数组及其嵌套元素仍然存在。 转换数组 这里,你将数据帧df_flat中的数组context_custom_dimensions转换成新数据帧df_flat_explode。 在下面的代码中...
ここでは、データ フレームdf_flatの配列context_custom_dimensionsを、新しいデータ フレームdf_flat_explodeに変換します。 次のコードでは、選択する列も定義します。 Pythonコピー frompyspark.sql.functionsimportexplodefrompyspark.sql.functionsimportflattenfrompyspark.sql.functionsimportarrays_zip df...
from pyspark.sql.functions import explode from pyspark.sql.functions import flatten from pyspark.sql.functions import arrays_zip df_flat_explode = df_flat.select("_rid","_ts","id","_etag",explode(df_flat.context_custom_dimensions),"context_session_isFirst","context_session_id","context_data...
frompyspark.sql.typesimportStringType, StructField, StructType df_flat = flatten_df(df) display(df_flat.limit(10)) 顯示函式應該會傳回 10 個資料行和 1 個資料列。 陣列與其巢狀元素仍然存在。 在這裡,您會將df_flat資料框架中的陣列context_custom_dimensions轉換成新的資料框架df_flat_explode。 在下...
Usare la funzione per rendere flat lo schema annidatoIn questo passaggio si appiattisce lo schema annidato del frame di dati (df) in un nuovo frame di dati (df_flat):Python Copia from pyspark.sql.types import StringType, StructField, StructType df_flat = flatten_df(df) display(df_...
Bu adımda, veri çerçevesinin iç içe şemasını (df) yeni bir veri çerçevesine (df_flat):Python Kopyala from pyspark.sql.types import StringType, StructField, StructType df_flat = flatten_df(df) display(df_flat.limit(10)) ...