df = spark.createDataFrame(data, ["name", "numbers"]) # 定义一个udf来处理数组列 def double_numbers(numbers): return [2 * num for num in numbers] # 注册udf double_numbers_udf = udf(double_numbers, ArrayType(IntegerType())) # 使用udf处理数组列并返回另一个数组 df = df.withColumn(...
# |-- list: array (nullable = true) # | |-- element: integer (containsNull = true) # |-- map: map (nullable = true) # | |-- key: float # | |-- value: string (valueContainsNull = true) 从UDF 返回复杂数据类型: df = get_df() df = df.groupBy('x').agg(F.collect_list...
# returnType 为返回数据的数据类型 convert_udf_lambda = F.udf(lambda z: convertCase(z), returnType=StringType()) 方式二:直接传入函数 convert_udf = F.udf(f=convertCase, returnType=StringType()) 方式三:装饰器 @F.udf(returnType=StringType()) def convertCaseDecorate(string): resStrArr=...
from pyspark.sql.types import StringType import datetime # 定义一个 udf 函数 def today(day): if day==None: return datetime.datetime.fromtimestamp(int(time.time())).strftime('%Y-%m-%d') else: return day udfday = udf(today, StringType()) sdf.withColumn('day', udfday(df.day)) 数据...
解析时间戳值时udf崩溃可能是由于以下原因引起的: 时间戳格式错误:如果时间戳的格式不符合所使用的解析函数的要求,会导致解析失败。在这种情况下,可以检查时间戳的格式,确保其符合解析函数所期望的格式。 数据类型不匹配:如果时间戳的数据类型与解析函数所期望的数据类型不匹配,也会导致解析失败。在这种情况下,可以尝试...
#2. 方式2 声明UDF函数,(返回array数据类型) rdd1 = spark.sparkContext.parallelize([['hellow word'],['hellow python'],['hellow java']]) df = spark.createDataFrame(rdd1,schema='value STRING') df.show() def str_split_cnt(x): return [(i,'1') for i in x.split(' ')] obj_udf ...
为了嵌入新字段,我们将编写一个 UDF,它将未分解的字段作为参数并返回一个新字段经理嵌入到我们想要的级别,即隶属关系数组。 定义return_schema在数组中有新字段隶属关系: return_schema = (ArrayType(StructType([ StructField("名字", StringType(), True), ...
[Row(random_udf()=82)] >>> from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType >>> @pandas_udf("integer", PandasUDFType.SCALAR) # doctest: +SKIP ... def add_one(x): ... return x + 1 ...
return "Hard" elif total_duration > 1800 and total_duration < 3600: return "Medium" elif total_duration < 1800: return "Easy" else: return "Unkown" func_udf = udf(difficulty, IntegerType()) new_emp_final_1 = new_emp_final_1.withColumn("difficulty", func_udf(new_emp_final_1.cookTime...
from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import StringType #函数返回值的类型,要注意原来的数据类型是什么,注意保持一致 df21 = df.select("tenure") def avg_(x): if x >= 30: return "yes" else: return "no" func = udf(avg_,returnType=StringType()) #注册函数 df22 ...