pyspark 某列转换类型替换原来列 pyspark row 转list 注意:实验前先引入包from pyspark.context import SparkContext ,还需配置 sc = SparkContext('local', 'test') ,然后才能用sc做操作。 一、常见的转换操作 1、map() : 将函数应用于RDD中的每个元素,将返回值构成新的RDD 2、flatMap() :将函数应用于RDD...
StructType(List(StructField(Category,StringType,false),StructField(ID,IntegerType,false),StructField(Value,DecimalType(10,2),true),StructField(Str_Col1,StringType,false),StructField(Str_Col2,StringType,false))) 从输出结果可以看出,当前的数据类型分别是: StringType, IntegerType, DecimalType, String...
去除重复的单词 return list(words_set)#再将set转为列表返回 # 计算每个单词的逆文档频率idf def computeIDF(word_df_tuple,num_document): word=word_df_tuple[0] df=word_df
schema=StructType([StructField('firstname',StringType(),True),StructField('middlename',StringType(),True),StructField('lastname',StringType(),True)])df=spark.createDataFrame(spark.sparkContext.emptyRDD(),schema)df.printSchema() 种是通过空的list来创建 df1=spark.sparkContext.parallelize([]).toD...
1、将一个字符或数字列转换为vector/array 2、从一个向量或数组列中获取某个位置处的值 3、单个list列变多列 参考https://stackoverflow.c...
我有一个PySpark dataframe,其中包含一个列"student“,如下所示: "student" : { "name" : "kaleem", "rollno" : "12" } 在dataframe中,这方面的架构是: structType(List( name: String, rollno: String)) 我需要将该列修改为 "student" : { "student_details" : { " 浏览3提问于2020-05...
spark.sparkContext.makeRDD(List( UserData("a","1"), UserData("b","2"), UserData("d","200") )).toDF() 当我们希望引起您对代码块的特定部分的注意时,相关行或项目将以粗体显示: classImmutableRDDextends FunSuite { val spark: SparkContext = SparkSession ...
3.针对Array[Array]Schema,变换成Array[String]的方法——flatten()方法 pyspark中flatten()方法,实现的功能类似于下面的案例: [1,3,[4,5], [7,9.9]] --->(flatten)--->[1,3,4,5,7,9,9] 4.字符串聚合操作——collect_set \ collect_list 这两...
# 创建一个样本列表 my_list = [i for i in range(1,10000000)] # 并行处理数据 rdd_0 = sc.parallelize(my_list,3) rdd_0 接下来,我们将执行一个非常基本的转换,比如每个数字加4。请注意,Spark此时还没有启动任何转换。它只记录了一系列RDD运算图形式的转换。你可以看到,使用函数toDebugString查看RDD运...
List_name (string) :工作列表格式为prefix_list的特性的前缀 vocabSize (int) :要保留的最高输出单词数 Return: Tf transformer,idf transformer """ tf = CountVectorizer(inputCol=f"{list_name}_list", outputCol=f"TF_{list_name}", vocabSize=vocabSize) ...