| 20| 462| +---+---+ only showing top 20 rows 任务6 可视化 color_status = {'functional': 'green', 'non functional': 'red', 'functional needs repair': 'blue'} %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) # 数量统计图 sns.co...
# only showing top 20 rows 查看清单 3.1 中的结果数据框,我们看到结果没有特定的顺序。 事实上,如果您的单词顺序与我完全相同,我会感到非常惊讶! 这与 PySpark 如何管理数据有关:在第 1 章中,我们了解到 PySpark 跨多个节点分布数据。 在执行分组功能(例如 groupby)时,每个工作人员都会对其分配的数据执行工作。
1frompyspark.ml.featureimportHashingTF, IDF2start_time =time.time()3#numFeatures: 最大特征数4hashingTF = HashingTF(inputCol='filtered', outputCol='rawFeatures', numFeatures=10000)5#minDocFreq:过滤的最少文档数量6idf = IDF(inputCol='rawFeatures', outputCol='features', minDocFreq=5)7pipeline...
(2,truncate=25) #+---+---+ #|Seqno| Quote| #+---+---+ #| 1|Be the change that you...| #| 2|Everyone thinks of cha...| #+---+---+ #only showing top 2 rows 5. Display Contents Vertically Finally, let’s see how to display the DataFrame vertically record by record...
only showing top 20 rows The feature native_country has only one household coming from Netherland. You exclude it. df_remove = df.filter(df.native_country != 'Holand-Netherlands') Step 3) Build a data processing pipeline Similar to scikit-learn, Pyspark has a pipeline API. ...
only showing top 5 rows filter() 使用给定的条件过滤行。where()是filter()的别名。 参数:condition - 类型的一列.BooleanType或一个SQL表达式的字符串。 >>> traffic.filter(traffic.speed > 50).show(5) +---+---+---+---+---+|detectorid| starttime|volume|speed|occupancy|+---+---+...
only showing top 20 rows 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 按照类目,将每个季度转成列,如下,可以看到原始数据中category为null的行缺少第一和第三季度的值,但是经过pivot转换后,没有的列对应的值为null,这里需要注...
only showing top 20 rows ROC面积:1.0 # 只显示了前20个数据,ROC面积为1,说明模型的训练结果十分好 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28.
only showing top 10 rows 你还可以使查询更加复杂, 如以下示例所示: df.groupBy("housingMedianAge").count().sort("housingMedianAge", ascending=False).show() 得到以下结果: +---+---+ |housingMedianAge|count| +---+---+ | 52.0| 1273| | 51.0| 48| | 50.0| 136|...
||2|TUS|14.468356276140469||12|OGG|82.64480404939947||9|DFW|21.728629347782924||5|EWR|42.41595968929191||3|RDM|2.16794833886788||8|DCA|9.946523680831074||7|ATL|22.767001039582183||4|JFK|8.156774303176903||10|SNA|13.726234873756304|+---+---+---+only showing top20rows join 链接表 # Examine the data...