class PanderaSchema(DataFrameModel): """Test schema""" id: T.IntegerType() = Field(gt=5) product_name: T.StringType() = Field(str_startswith="B") price: T.DecimalType(20, 5) = Field() description: T.ArrayType(T.StringType()) = Field() meta: T.MapType(T....
textFile("/export/data/pyspark_workspace/PySpark-SparkBase_3.1.2/data/words.txt") # fileRDD = sc.parallelize(["hello you", "hello me", "hello spark"]) # 3 - 执行flatmap执行扁平化操作 flat_mapRDD = fileRDD.flatMap(lambda words: words.split(" ")) # print(type(flat_mapRDD)) # ...
我们可以使用try-except结构来处理这些异常。 defsafe_cast(column,data_type):try:returncolumn.cast(data_type)exceptExceptionase:print(f"Error converting{column}:{e}")returnNone# 使用安全转换函数df_safe_converted=df.withColumn("age",safe_cast(col("age"),"int"))\.withColumn("salary",safe_cast(...
data.rdd.foreach(lambda x : print(type(x),x)) Row(name='test3', age='19', id='1', gender='女') Row(name='test4', age='51', id='1', gender='女') Row(name='test5', age='13', id='1', gender='男') Row(name='ldsx', age='12', id='1', gender='男') Row(...
查看数据框中列的另一种方法是 spark 的printSchema方法。它显示了列的数据类型以及列名。 [In]:df.printSchema() [Out]: root |-- ratings: integer (nullable = true) |-- age: integer (nullable = true) |-- experience: double (nullable = true) ...
print(type(result)) # 输出<class 'pyspark.rdd.PipelinedRDD'> 1. 2. 3. 4. 5. 在上面的代码中,我们使用map()方法对RDD进行映射操作,并使用type()函数来判断其返回类型,从而确定map()操作的返回类型为PipelinedRDD对象,即一个RDD对象。 2. DataFrame对象转换算子后的类型判断 ...
以及查询类型,之前是type,现在是df.printSchema() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 root|--user_pin:string(nullable=true)|--a:string(nullable=true)|--b:string(nullable=true)|--c:string(nullable=true)|--d:string(nullable=true)|--e:string(nullable=true)... ...
拿到pyspark dataframe的字段、类型、是否可以填充空值:df.schema.fields[0].name、df.schema.fields[0].dataType、df.schema.fields[0].nullable columns_type = dict() 统计空缺值: from pyspark.sql.functions import isnan,when,count,col null_dict = dict() for column in df.columns: print(column) ...
print(data.printSchema()) root |-- id: integer (nullable = true) |-- amount_tsh: double (nullable = true) |-- date_recorded: string (nullable = true) |-- funder: string (nullable = true) |-- gps_height: integer (nullable = true) |-- installer: string (nullable = true) |-...
df = spark.read.json(event_data) df.head 步骤一 数据探索和可视化 由于我们研究的是一个小子集,所以使用pandas来执行EDA非常方便。 我们的分析包括3个步骤: 探索数据 定义流失 探索流失用户vs留存用户 探索数据 将Spark数据框架转换为pandas数据框架,使EDA运行更加灵活。使用“sweetviz”,我查看每一列的主要属性...