from pyspark.sql.functions import udf, col, when
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType,如果某个id包含'a‘或'b’字符串,我会尝试标记该行。udf为其返回空值。我是udfs的新手。我必须在给定的udf中进行哪些更改才能获得所需的结果 df.filter(F.array_contains(F.col('items')
我正在尝试将pyspark dataframe列从字符串数组转换为字符串。df: text "this, is, a, book, that, I, like" 基于How to, 我的py3代码: import pyspark.sql.functions as F
t = df.withColumn('text
我有一个pyspark dataframe,其中一列填充了列表,要么包含条目,要么只包含空列表。我想高效地过滤掉所有包含空列表的行。import pyspark.sql.functions as sf: java.lang.RuntimeException: Unsupported literal type class
也许我可以检查列表的长度,并强制它应该大于0(参见)。但是,如果我
我已经创建了一个UDF,用于获取XML字符串、命名空间字典、x路径语法和XML中键值对的键,并返回一个值数组,以便稍后使用withColumn(col,explode(col))爆炸。现在,我正试图使用Pyspark在Databricks中包含XML字符串的列在dataframe上迭代此函数,并使用返回的数组创建一个新列。我的职能:
from pyspark.sq