开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在pyspark中将一列除以其他几个子列？

在pyspark中，可以使用withColumn方法和col函数来实现将一列除以其他几个子列的操作。

具体步骤如下：

导入必要的模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

加载数据集并创建DataFrame：

data = [(1, 2, 3, 4), (5, 6, 7, 8), (9, 10, 11, 12)]
df = spark.createDataFrame(data, ["col1", "col2", "col3", "col4"])

使用withColumn方法和col函数进行列除法操作：

df = df.withColumn("result", col("col1") / (col("col2") * col("col3") * col("col4")))

在上述代码中，col("col1")表示获取名为"col1"的列，col("col2") * col("col3") * col("col4")表示将名为"col2"、"col3"和"col4"的列相乘。最后，将"col1"的列除以相乘结果得到的值赋给新的列"result"。

查看结果：

df.show()

完整代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

data = [(1, 2, 3, 4), (5, 6, 7, 8), (9, 10, 11, 12)]
df = spark.createDataFrame(data, ["col1", "col2", "col3", "col4"])

df = df.withColumn("result", col("col1") / (col("col2") * col("col3") * col("col4")))

df.show()

这样就实现了在pyspark中将一列除以其他几个子列的操作。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云PySpark文档：https://cloud.tencent.com/document/product/849/48288

相关搜索:如何在pyspark中将多列合并为一列如何在同一列Pyspark中获取星期几和数字如何在pyspark dataframe中将一列的字典列表拆分成两列？如何在react native中将一列拆分为两个子行如何在bootstrap中将一列堆叠在其他两列之上？如何在sql中将当前价格除以同一列中的最后一个价格如何在具有宽表的SQL查询中将一列与其他列进行比较？如何在R中将两列合并为一列，以便第二列中的每个值都成为第一列中的其他值？js 禁用地址栏侧边栏固定 js

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。

02

PySpark︱DataFrame操作指南：增/删/改/查/合并/统计与数据处理

笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。

01

pyspark给dataframe增加新的一列的实现示例

熟悉pandas的pythoner 应该知道给dataframe增加一列很容易，直接以字典形式指定就好了，pyspark中就不同了，摸索了一下，可以使用如下方式增加

01

大数据ETL实践探索（3）---- 大数据ETL利器之pyspark

本系列文章主要针对ETL大数据处理这一典型场景，基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战，如：

02

PySpark 数据类型定义 StructType & StructField

PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。StructType是StructField的集合，它定义了列名、列数据类型、布尔值以指定字段是否可以为空以及元数据。

03

GPT 大型语言模型可视化教程

欢迎来到 GPT 大型语言模型演练！在这里，我们将探索只有 85,000 个参数的 nano-gpt 模型。

01

[1017]pyspark之dataframe操作

在join操作中，我们得到一个有缺失值的dataframe，接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作

01

PySpark 读写 CSV 文件到 DataFrame

PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。

02

ImageDataGenerator

这个类是做什么用的？通过实时数据增强生成张量图像数据批次，并且可以循环迭代，我们知道在Keras中，当数据量很多的时候我们需要使用model.fit_generator()方法，该方法接受的第一个参数就是一个生成器。简单来说就是：ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据，同时也可以在每一个批次中对这batch_size个样本数据进行增强，扩充数据集大小，增强模型的泛化能力。比如进行旋转，变形，归一化等等。

02

Pyspark处理数据中带有列分隔符的数据集

本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说，处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情，但无论如何都必须处理它。

03

PySpark UD(A)F 的高效使用

Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。

03

Vlookup函数的大表哥介绍

谈到匹配函数，杠把子肯定是Vlookup函数，由于Vlookup前期的文章已经分享过了，今天分享Vlookup的大表哥，谁是他的大表哥呢？有人会说Hlookup，No！No！No！他俩是孪生兄弟的关系

04

Spark Extracting,transforming,selecting features

官方文档链接：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-features.html

04

独家 | 一文读懂PySpark数据框（附实例）

本文中我们将探讨数据框的概念，以及它们如何与PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。

01

使用CDSW和运营数据库构建ML应用1:设置和基础

Python在数据工程师和数据科学家中被广泛使用，以解决从ETL / ELT管道到构建机器学习模型的各种问题。Apache HBase是用于许多工作流程的有效数据存储系统，但是专门通过Python访问此数据可能会很困难。对于想要利用存储在HBase中的数据的数据专业人士而言，最新的上游项目“ hbase-connectors”可以与PySpark一起使用以进行基本操作。

02

【干货】Python大数据处理库PySpark实战——使用PySpark处理文本多分类问题

【导读】近日，多伦多数据科学家Susan Li发表一篇博文，讲解利用PySpark处理文本多分类问题的详情。我们知道，Apache Spark在处理实时数据方面的能力非常出色，目前也在工业界广泛使用。

Python pandas 列转行操作详解(类似hive中explode方法)

最近在工作上用到Python的pandas库来处理excel文件，遇到列转行的问题。找了一番资料后成功了，记录一下。

03

因Pandas版本较低，这个API实现不了咋办？

前几天发表了一篇推文，分享了Pandas中非常好用的一个API——explode，然而今天又发生了戏剧性的一幕：因Pandas版本过低系统提示'Series' object has no attribute 'explode'！好吧，好用的东西永远都是娇贵的，这个道理没想到在代码中也适用。所以，今天就以此为题展开拓展分析，再输出一点Pandas干货……

03

浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验

本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群，使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL ---- EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）、LOAD（加载）等工作为例介绍大数据数据预处理的实践经验，很多初学的朋友对大数据挖掘，数据分析第一直观的印象，都只是业务模型，以及组成模型背后的各种算法原理。往往忽视了整个业务场景建模过程中，看似最普通，却又最精髓的数据预处理或者叫数据清洗过程。

03

分布式机器学习原理及实战(Pyspark)

大数据（Big Data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。

02

我攻克的技术难题：大数据小白从0到1用Pyspark和GraphX解析复杂网络数据

在本文中，我们将详细介绍如何在Python / pyspark环境中使用graphx进行图计算。GraphX是Spark提供的图计算API，它提供了一套强大的工具，用于处理和分析大规模的图数据。通过结合Python / pyspark和graphx，您可以轻松地进行图分析和处理。

02

【1.2】评价类模型之层次分析法中判断矩阵的填写方法、一致性检验的步骤、以及根据判断矩阵计算权重的方法[通俗易懂]

填写准则层判断矩阵的目的是确定各准则（指标）所占的比重，填写好层次分析表的指标权重列，例如在选择最佳旅游地问题的指标景色、花费、居住、饮食、交通各自占比是多少，后续可以通过这些指标占比计算出每一个可选方案的总分。

02

大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

Pandas 是每位数据科学家和 Python 数据分析师都熟悉的工具库，它灵活且强大具备丰富的功能，但在处理大型数据集时，它是非常受限的。

07

Flutter中构建布局顶

然后本指南回过头来解释Flutter的布局方法，并说明如何在屏幕上放置一个小部件。在讨论如何水平和垂直放置小部件之后，会介绍一些最常见的布局小部件。

01

Spark Parquet详解

Apache Parquet属于Hadoop生态圈的一种新型列式存储格式，既然属于Hadoop生态圈，因此也兼容大多圈内计算框架（Hadoop、Spark），另外Parquet是平台、语言无关的，这使得它的适用性很广，只要相关语言有对应支持的类库就可以用；

04

人工智能，应该如何测试？（六）推荐系统拆解

根据之前学习到的内容，我们已经基本了解到了要如何构建一个二分类模型。我们都知道模型大体可以分成，回归，二分类和多分类。但推荐系统是属于哪一种场景呢，比如我们常见的广告推荐或者内容推荐，这些场景都是由系统来判断用户的喜好来推送广告或者视频内容，以追求更高的点击率和转化率。这种场景怎么看都不像跟这三种类型的算法有关系。

01

如何在矩阵的行上显示“其他”【4】看得见与看不见，看上去看不见但还是能看得见，看上去看不见也真的看不见

注意，后面两列都是度量值。理论上不会同时显示两个名称为“器具”的行，也不会同时出现三把“椅子”，且对应着不同的聚合值。

03

NLP和客户漏斗：使用PySpark对事件进行加权

本文讨论了使用PySpark实现词频-逆文档频率（TF-IDF）加权对客户漏斗中的事件进行特征构建，以便为机器学习预测购买提供支持。

03

PySpark ｜ML（转换器）

在PySpark中包含了两种机器学习相关的包：MLlib和ML，二者的主要区别在于MLlib包的操作是基于RDD的，ML包的操作是基于DataFrame的。根据之前我们叙述过的DataFrame的性能要远远好于RDD，并且MLlib已经不再被维护了，所以在本专栏中我们将不会讲解MLlib。

02

Spark 之旅：大数据产品的一种测试方法与实现

spark作为现在主流的分布式计算框架，已经融入到了很多的产品中作为ETL的解决方案。而我们如果想要去测试这样的产品就要对分布式计算的原理有个清晰的认知并且也要熟悉分布式计算框架的使用来针对各种ETL场景设计不同的测试数据。而一般来说我们需要从以下两个角度来进行测试。

01

【干货】深度学习中的线性代数

【导读】近日，机器学习专业学生 Niklas Donges 撰写了一篇关于深度学习需要的数学基础相关知识。线性代数对于理解机器学习和深度学习内部原理至关重要，这篇博文主要介绍了线性代数的基本概念，包括标量、向量、矩阵、张量，以及常见的矩阵运算。本文从一个直观、相对简单的角度讲解了线性代数中的概念和基础操作，即使您没有相关的基础知识，相信也很容易理解。编译 | 专知参与 | Yingying 深度学习中的线性代数学习线性代数对理解机器学习背后的理论至关重要，特别是对于深度学习。它让您更直观地了解算法是

接口测试平台代码实现41：调试窗口显示接口内容

接口调试层打开后，目前并没有显示这个接口的所有数据。本节就一句一句的把这些数据显示出来吧。

04

每天一道大厂SQL题【Day16】腾讯外包(微信相关)真题实战(一)

大家好，我是Maynor。相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。

04

手把手教你实现PySpark机器学习项目——回归算法

在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。在这篇文章中，笔者在真实的数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类的各个产品的购买行为。

01

【PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具，特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢？这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！

05

iOS的MyLayout布局系列-流式布局MyFlowLayout

在我的CSDN博客中的几篇文章分别介绍MyLayout布局体系中的视图从一个方向依次排列的线性布局(MyLinearLayout)、视图层叠且停靠于父布局视图某个位置的框架布局(MyFrameLayout)、视图之间通过约束和依赖实现布局的相对布局(MyRelativeLayout)、以及多列多行排列的表格布局(MyTableLayout)、以及本文将要介绍的流式布局(MyFlowLayout)这5种布局体系。这些视图布局的方式都有一些统一的特征，都要求必须将子视图放入到一个特殊的视图中去，我们称这些特殊的视图为布局视图(Layout View)。这些布局视图都有一个共同的基类：基础布局视图(MyBaseLayout)。同时我们还为视图建立了很多扩展的属性来进行位置和尺寸的设置，以及我们还专门建立了服务某些布局视图的视图扩展属性。在这些扩展属性中：用于定位视图位置的类是MyLayoutPos类，这个类可以用来决定视图的上、下、左、右、水平居中、垂直居中六个方位的具体值；而用于决定视图尺寸的类是MyLayoutSize类，这个类可以用来决定视图的高度和宽度的具体值；用于决定视图排列布局方向的是枚举MyLayoutViewOrientation类型，方位类型定义了垂直和水平两个方位；用于决定视图停靠区域的MyGravity枚举类型，枚举类型定义了14种停靠的区域类型，这里要分清楚的是MyGravity和MyLayoutPos的区别，前者是用来描述某个具体的方位，而后者则是用来某个方位的具体位置；用于描述子视图和布局视图四周内边距的padding属性，这个属性只用于布局视图；用于描述布局视图的尺寸大小由子视图整体包裹的wrapContentWidth,wrapContentHeight的属性；用于描述苹果各种屏幕尺寸适配的MySizeClass定义，以及具体的实现类MyLayoutSizeClass类。这些属性和类共同构建了出了一套完整的iOS界面布局系统。下面是这个套界面布局体系的类结构图：

03

pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。

05

如何从 Pandas 迁移到 Spark？这 8 个问答解决你所有疑问

作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强策划 | 刘燕本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。当你的数据集变得越来越大，迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库，你可以用它做各种变换，可以处理各种类型的数据，例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。我仍然认为 Pandas

01

大数据处理实践！手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具，特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢？这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！

07

[1014]PySpark使用笔记

PySpark 通过 RPC server 来和底层的 Spark 做交互，通过 Py4j 来实现利用 API 调用 Spark 核心。 Spark (written in Scala) 速度比 Hadoop 快很多。Spark 配置可以各种参数，包括并行数目、资源占用以及数据存储的方式等等 Resilient Distributed Dataset (RDD) 可以被并行运算的 Spark 单元。它是 immutable, partitioned collection of elements

03

pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说pandas | DataFrame中的排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!!

02

如何使用Apache Spark MLlib预测电信客户流失

Spark MLLib是一个用于在海量数据集上执行机器学习和相关任务的库。使用MLlib，可以对十亿个观测值进行机器学习模型的拟合，可能只需要几行代码并利用数百台机器就能达到。MLlib大大简化了模型开发过程。

01

Excel的匹配函数全应用

今天会和大家分享日常使用频率最高匹配函数用法，谈到匹配函数，首先想到的就是Vlookup，嗯，今天就是要分享Vlookup和他的小伙伴们的应用。本次长图文信息主要从Vlookup使用常见错误

05

修改TTF文件或者otf文件或者woff文件内的字体名称

2.菜单项选择Font=》Properties，打开Font Properties弹窗。

02

pandas基础：在pandas中对数值四舍五入

df= pd.DataFrame({'a':[3.14159, 1.234, 3.456, 10.111, -3.3],

02

【原】Spark之机器学习(Python版)(一)——聚类

kmeans聚类相信大家都已经很熟悉了。在Python里我们用kmeans通常调用Sklearn包（当然自己写也很简单）。那么在Spark里能不能也直接使用sklean包呢？目前来说直接使用有点困难，不过我看到spark-packages里已经有了，但还没有发布。不过没关系，PySpark里有ml包，除了ml包，还可以使用MLlib，这个在后期会写，也很方便。　　首先来看一下Spark自带的例子： 1 from pyspark.mllib.linalg import Vectors 2 from p

Apache Arrow - 大数据在数据湖后的下一个风向标

Arrow本身不是一个存储、执行引擎，它只是一个交互数据的基础库。比如可以用于以下组件

04

【PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具，特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢？这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！

02

【PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具，特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢？这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！

02

在数据框架中创建计算列

在Excel中，我们可以通过先在单元格中编写公式，然后向下拖动列来创建计算列。在PowerQuery中，还可以添加“自定义列”并输入公式。在Python中，我们创建计算列的方式与PQ中非常相似，创建一列，计算将应用于这整个列，而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列，步骤一般是：先创建列，然后为其指定计算。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭