然而，由于 MapReduce 自身的限制，使得使用 MapReduce 来实现分布式机器学习算法非常耗时和消耗磁盘IO。因...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import array_contains # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建第一个数据帧 data1 = [("Alice", [1, 2, 3]), ("Bob", [4, 5, 6])] df1 = spark.createDataFrame(data1, ["name", "numbers"])...
相当于 pandas.isin, pandas.notin frompyspark.sql.functionsimportarray_containsdf=spark.createDataFrame([(["a","b","c"],),([],)],['data'])df.select(array_contains(df.data,"a")).show() +---+ |array_contains(data, a)| +---+ | true| | false| +---+ 4. 数据拉直 frompyspa...
1.pyspark.sql.functions.abs(col) 计算绝对值。 2.pyspark.sql.functions.acos(col) 计算给定值的反余弦值; 返回的角度在0到π的范围内。 3.pyspark.sql.functions.add_months(start, months) 返回start后months个月的日期 4.pyspark.sql.functions.array_contains(col, value) 集合函数:如果数组包含给定值,则...
array_contains(判断数组列中是否存在指定参数) # 创建一个数组dataframedf1=spark.createDataFrame([(['a','b','c'],),(['e'],)],['data'])df1.show()# 判断是否在每行的数组列中存在参数 'a',存在为true,不存在为falsedf1.select(F.array_contains(df1.data,'a')).show() ...
7.array_contains,为集合函数,返回数组列中是否包含查找值 8.size,为集合函数,返回数组列的长度 9.sort_array,集合函数,对数据列进行排序 10.asc,desc,排序函数 11.ascii ,计算字符串的第一个ascii码 12.avg,round,计算均值和四舍五入函数 13.cbrt,计算列方根函数 ...
array_contains("tasks", "去烫头").alias("是否去烫头") # 是否包含 ) \ .show(truncate=False) 执行以上代码,输出结果如下: +---+---+---+---+ |day |size|sorted_tasks | 是否去烫头| +---+---+---+---+ |星期天 |3 |
4.pyspark.sql.functions.array_contains(col, value) 集合函数:如果数组包含给定值,则返回True。 收集元素和值必须是相同的类型。 5.pyspark.sql.functions.ascii(col) 计算字符串列的第一个字符的数值。 6.pyspark.sql.functions.avg(col) 聚合函数:返回组中的值的平均值。 7.pyspark.sql.functions.cbrt(col...
9.6 pyspark.sql.functions.array_contains(col,value): New in version 1.5. 集合函数:如果数组包含给定值,则返回True。集合元素和值的类型必须相同。 参数:col– 包含数组的列的名称 value– 检查值是否在col中 In [468]: df2=sqlContext.createDataFrame([(["a","b","c"],),([],)],['data']) ...
15.class pyspark.sql.types.ArrayType(elementType, containsNull=True) 数组数据类型。 参数:● elementType– 数组中每个元素的DataType。 ●containsNull– 布尔值,数组是否可以包含null(None)值。 16.class pyspark.sql.types.MapType(keyType, valueType, valueContainsNull=True) ...