df4['ratio_percent'] = df4['ratio'].map(lambda x: '%.2f%%' % (x * 100)) 1. 2. 3. # apply:对DataFrame的多列进行操作 # 对每个元素进行以万元为单位进行展示 df4[['value(万元)', 'sum(万元)']] = df4[['value', 'sum']].apply(lambda x: x / 10000) 1. 2. 3. # 将销...
data_all = data_neg.unionByName(data_pos) 2、dataframe 样本抽样 data_all.sample(False, 0.5, 1000).count() 3、条件过滤 data_all.filter("label >= 1").count() 4、注册为临时表,再使用spark.sql 对dataframe进行操作 res = predictions.select("user_log_acct", split_udf('probability').alias(...
data_all = data_neg.unionByName(data_pos) 2、dataframe 样本抽样 data_all.sample(False, 0.5, 1000).count() 3、条件过滤 data_all.filter("label >= 1").count() 4、注册为临时表,再使用spark.sql 对dataframe进行操作 res = predictions.select("user_log_acct", split_udf('probability').alias(...
spark = SparkSession.builder.appName("DataFrameFunction").getOrCreate() 定义一个自定义函数(UDF)来应用于dataframe列。UDF可以使用Python中的任何函数,只需确保函数的输入和输出类型与列的数据类型匹配。例如,假设我们有一个dataframe df,其中包含一个名为"age"的列,我们想要将该列的值加上10: 代码语言:txt ...
from pyspark.sql.functions import explode # 假设有一个名为df的DataFrame,包含名为map_col的Map类型列 # 使用explode()函数将map_col列分解为多行 exploded_df = df.select("*", explode("map_col").alias("key", "value")) # 可以进一步选择需要的列 selected_df = exploded_df.select("key", "va...
创建不输入schema格式的DataFramefrom datetime import datetime, date import pandas as pd from pyspark.sql import Row df = spark.createDataFrame([ Row(a=1, b=2., c='string1', d=date(2000, 1, 1), e=datetime(2000, 1, 1, 12, 0)), Row(a=2, b=3., c='string2', d=date(2000,...
所以当我们需要一下灵活的按列操作时,我们需要利用spark提供的Dataframe来进行。 Dataframe 介绍 Dataframe 操作 1.withcolumns(列名,function) 新增一列或者修改列都需要用到这个方法 2.array([column list]) 将几列的数据组成一个数组 3.udf(function, returntype) 创建封装一些自定义的函数和方法...
# subset:指定用于去重的列,列字符串或列list# keep: first代表去重后保存第一次出现的行# inplace: 是否在原有的dataframe基础上修改df.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) 聚合 pyspark df.groupBy('group_name_c2').agg(F.UserDefinedFunction(lambdaobj:'|'.join(obj))(F.collect...
datadf=sqlContext.createDataFrame(data,col) #再次转换成数据框格式 #datadf.printSchema #显示出变量名 feature_data=datadf.map(lambda x:(Vectors.dense([x[i] for i in range(1,227)]),x[0])) forma_data=sqlContext.createDataFrame(feature_data,['features','labels']) #定义好标签值和特征值...
group map udf:数据可以根据某个key进行分区,每个分区都可以被视作一个pandas dataframe来进行计算。 这两种方式都适合pyspark的split-apply-combine计算模式(我叫他分而算之),来看个图解: 首先来看看GroupAggregate UDF: 书中给的例子是我们想根据不同的年,月来计算日期与天气线性拟合后的斜率(等于同时训练了多个模...