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...
), ("banana",), ("cherry",)] df = spark.createDataFrame(data, ["string_col"]) # 定义自定义函数 def convert_to_binary(string_list): binary_list = [string.encode
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
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...
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 ...
(lambda row: list(json.loads(row.data).keys())) all_keys = rdd_data.collect() row_keys = [] for row_key in all_keys: row_keys = row_keys+row_key all_keys = list(set(row_keys)) # key去重 print(all_keys) field = [StructField(key, StringType()) for key in all_keys] ...
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 ...
SparkSession.createDataFrame用来创建DataFrame,参数可以是list,RDD, pandas.DataFrame, numpy.ndarray. conda install pandas,numpy -y #From list of tuple spark.createDataFrame([('Alice', 1)]).collect() spark.createDataFrame([('Alice', 1)], ['name', 'age']).collect() ...
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...