如何在pyspark中将列合并为一个列在另一个列的顶部？
在 PySpark 中，如果你想将一列的值合并到另一列的顶部，可以使用 withColumn 和 concat_ws 函数结合使用。以下是一个简单的例子：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import concat_ws, lit
# 初始化 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()
# 创建一个示例 DataFrame
data = [("Alice", "New York"), ("Bob", "Los Angeles"), ("Charlie", "Chicago")]
columns = ["Name", "City"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
# 假设我们想将 "City" 列的值合并到 "Name" 列的顶部，并用换行符分隔
df = df.withColumn("Combined", concat_ws("\n", lit(""), "Name", "City"))
# 显示结果
df.show()输出将会是：
+------+------+----------------+
| Name| City| Combined|
+------+------+----------------+
| Alice|New York|Alice\nNew York|
| Bob|Los Angeles|Bob\nLos Angeles|
|Charlie| Chicago|Charlie\nChicago|
+------+------+----------------+在这个例子中，concat_ws 函数用于连接多个字符串，并且可以指定一个分隔符（在这个例子中是换行符 \n）。lit("") 是用来添加一个空字符串作为第一个参数，这样就可以在 "Name" 列的值前面添加一个换行符。
如果你遇到的问题是合并后的列中出现了意外的空格或者换行符，可能是因为原始数据中的字符串前后有空格。为了解决这个问题，你可以在合并之前使用 trim 函数去除字符串两端的空格：
df = df.withColumn("Name", df["Name"].trim())
df = df.withColumn("City", df["City"].trim())然后再执行合并操作。
如果你需要更多关于 PySpark 的帮助，可以参考官方文档：https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/index.html。
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1回答
我正在尝试查找和隔离某些列不遵循特定模式的行。我从databricks文档中找到了以下示例，用于识别和检查列值是否为整数，并将错误记录写入json文件。 我想确定一个列值是否像1,245.00，而坏记录是否像1.245,00。这些值可以改变位数，只想检查数据是否像pyspark中的1,245.00那样遵循模式。 有时在原始数据中，逗号和点是互换的。 谁能告诉我如何像下面的例子一样在badrecordpath中收集这样的记录？ // Creates a json file containing both parsable and corrupted records
Seq(""
浏览 28提问于2020-07-16得票数 0
我有一个100k行，20M列的pyspark.mllib.linalg.SparseMatrix。在PySpark中将其保存为稀疏矩阵的最佳格式是什么？
我发现另一个帖子的主题与一年前略有不同，但答案并不能解决我的问题。。
浏览 31提问于2018-06-05得票数 1
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我正在尝试通过读取自定义数字格式来标准化数据。以下单元格中的实际数据仅具有值3和33
[A1] 3 CASES
[A2] 33 UNITS
显示术语“大小写”和“单位”是因为它们是区别于每个单元格的自定义格式的一部分。例如，A1有自定义数字格式代码：# "CASES"，A2有自定义数字格式代码：# "UNITS“
我想通过excel公式将这些数据标准化为单位，以便进行报告。我试着使用公式
=CELL("format",A1)
但是返回的值是F0而不是：# "CASES“
如果每个案例都有5个单元，我希望有一个额外的列来计算标准化的单元，公式如
浏览 0提问于2013-12-04得票数 4
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1回答
我有下面的data.frame ( spark )
import findspark
findspark.init()
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
from pyspark.sql import functions as sf
from pyspark.sql.functions import col, when, lit
ddf = spark.createDataFrame([[None, 'Mic
浏览 2提问于2018-05-28得票数 2
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这个问题非常琐碎，但是我在PySpark的世界里是全新的，我面临着很多问题，即使是简单的任务。
假设我们有一个带有A列的dataframe df。
我想要创建另一个dataframe，它只包含最后一个值为A的一个列(这里的最后一个值是指列A底部的真正记录)。
我已经试过了
df["A"][-1]，但我错了。
请注意，如果可能的话，我希望可以为PySpark和Pyspark中的Python代码提供一个解决方案。
浏览 1提问于2019-06-21得票数 0
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我在JupyterLab中试图从另一个PySpark笔记本中运行一个PySpark笔记本，但是我一直收到错误。
ModuleNotFoundError: No module named 'pyspark'
这里的目标是有一个文件来设置配置，例如模式定义和函数，这些配置可以从使用这些定义执行不同任务的各种其他记事本中调用。在下面的示例中，配置保存模式、定义等，而dataload是执行任务的notepads之一的精简版本。
在本例中，dataload记事本必须运行configuration记事本来设置用于加载数据的模式。
Configuration.ipynb
# Initiali
浏览 5提问于2019-11-17得票数 0
我正在尝试在一个pyspark dataframe中创建一个新列，该列基于另一个列的内容。另一列包含所有整数，我希望新列使用1或0进行编码。 import pyspark.sql.functions as F
df2 = df2.withColumn('Industrial', F.when(F.col('CODE') in (1,2,3,4), 1).otherwise(0)) 这是行不通的，因为它只需要布尔逻辑。有没有解决这个问题的办法？ EDIT:对其他人可能仍然有用，因为它创建了一个新列，并且不仅仅是检查isin()。
浏览 10提问于2019-05-30得票数 0
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我从创建了一个表(filepath从gs://开始)。即使经过多次尝试，我也无法将其创建为本地的。只有在将表选项设置为本机后才成功。后来，我成功地查询了这个表。然而，我需要做以下几点：
向表中添加一列
附加(联合)两个这样的外部表
将附加的表与另一个外部表连接起来
将已连接的表保存在新表中，以便以后可以查询这个新表。
问题：，因为这是一个外部表，我可以添加一列吗？我可以将连接的表保存为本机吗？
浏览 2提问于2017-04-13得票数 2
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1回答
我有两个数据帧，它们是从两个csv文件中读取的。
+---+----------+-----------------+
| ID| NUMBER | RECHARGE_AMOUNT|
+---+----------+-----------------+
| 1|9090909092| 30|
| 2|9090909093| 30|
| 3|9090909090| 30|
| 4|9090909094| 30|
+---+----------+--------------
浏览 1提问于2018-10-03得票数 1
1回答
将另一列添加到稀疏向量列中
、、、、
我有一个PySpark数据格式，其中一个列(features)是稀疏向量。例如：
+------------------+-----+
| features |label|
+------------------+-----+
| (4823,[87],[0.0])| 0.0|
| (4823,[31],[2.0])| 0.0|
|(4823,[159],[0.0])| 1.0|
| (4823,[1],[7.0])| 0.0|
|(4823,[15],[27.0])| 0.0|
+------------------+-----+
我想展开features列，并向
浏览 0提问于2018-07-02得票数 2
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1回答
如何将Vectors.dense列添加到pyspark中？
import pandas as pd
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.ml.linalg import DenseVector
py_df = pd.DataFrame.from_dict({"time": [59., 115., 156., 421.], "event": [1, 1, 1, 0]})
sc = SparkContext(master="loc
浏览 1提问于2018-04-14得票数 1
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我在PySpark上有一个星火PySpark，我想将它的模式存储到另一个火花DataFrame中。
例如:我有一个样本DataFrame df，看起来像是-
+---+-------------------+
| id| v|
+---+-------------------+
| 0| 0.4707538108432022|
| 0|0.39170676690905415|
| 0| 0.8249512619546295|
| 0| 0.3366111661094958|
| 0| 0.8974360488327017|
+---+--------
浏览 3提问于2019-10-23得票数 1
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我正在尝试使用SPARK-SQL和pyspark包装器来实现。我遇到了这个错误
pyspark.sql.utils.AnalysisException: u"cannot resolve '```(qtr)?+.+```'
given input columns:
这是我的query..Basically试图排除列'qtr‘。
select `(qtr)?+.+` from project.table;
使用以下属性在hive/beeline中工作得很好
set hive.support.quoted.identifiers=none;
有什
浏览 1提问于2018-09-27得票数 3
目标：
我要把每个国家的总数加起来。在下面的例子中。总数应该是200。但很明显，我得到了600美元。基本上，我需要每个客户id的总列中的值，并按国家分列。
形势：
我的模型有以下几个维度
+--------------+-------------+----------+-------------+------------------+
| country name | customer id | order id | Price_total | price before tax |
+--------------+-------------+----------+-------------+-
浏览 1提问于2019-06-18得票数 0
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1回答
我的PipelinedRDD中有一列标称值，为了分类目的，我想将其转换为索引编码。
我曾经在pyspark.ml中使用pyspark.ml，这是非常容易使用的。然而，这一次我正在学习如何处理rdd而不是数据格式，而且在pyspark.mllib中没有这样的东西。
任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2018-02-14得票数 1
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我有一个csv文件，其中我有多个列。首先n列是字符串，最后(n+1)第四列是整数。我希望合并前n列相同的所有行，并将增加值放在(n+1)th列中。
示例
输入：
A1 B1 C1 3
A2 B2 C2 2
A3 B3 C3 1
A1 B1 C1 2
A2 B2 C2 -1
输出：
A1 B1 C1 5
A2 B2 C2 1
A3 B3 C3 1
浏览 1提问于2014-01-29得票数 0
我想要创建一个函数，该函数从PySpark中的左联接创建一个新列，详细说明一个列中的值是否匹配或不匹配另一个dataframe逐行的列。
例如，我们有一个PySpark dataframe (d1)具有列ID和名称，另一个PySpark dataframe (d2)具有相同的列- ID和Name。
我试图创建一个连接这两个表的函数，并创建一个新列，如果两个数据文件中存在相同的ID，则创建一个显示“True”或“False”的新列。
到目前为止，我有这个
def doValuesMatch(df1, df2):
left_join = df1.join(df2, on='ID&#
浏览 3提问于2021-12-11得票数 0
1回答
我在pyspark中有一个dataframe，df有一个数组字符串类型的列，所以我需要生成一个包含列表头部的新列，还需要包含尾列表连接的其他列。 这是我的原始数据帧： pyspark> df.show()
+---+------------+
| id| lst_col|
+---+------------+
| 1|[a, b, c, d]|
+---+------------+
pyspark> df.printSchema()
root
|-- id: integer (nullable = false)
|-- lst_col: array (nulla
浏览 29提问于2020-01-24得票数 0
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1回答
如何用另一个值替换列中的特定值？
、、、、
我有以下名为‘df’的：
A = ["OTH/CON", "Freight Collect", "OTH/CON", "DBG"]
B = [2, 3, 4, 5]
df = sqlContext.createDataFrame(zip(A, B), schema=['A', 'B'])
在'A‘列中，我需要将值"OTH/CON“和”运费收集“替换为另一个字符串"Collect”。并将"DBG“改为"Dispose”。然后将这些值放入一个新列'aa‘中
浏览 4提问于2021-11-29得票数 0
回答已采纳
我正试图获得状态列在过去30天中出现的每一个'name'，'id‘&’分支‘组合的数量，使用Pyspark。
为了简单起见，让我们假设今天是19/07/2021。
输入数据
id name branch status eventDate
1 a main failed 18/07/2021
1 a main error 15/07/2021
2 b main failed 16/07/2021
3 c main snooze 12/07/2021
4 d main
浏览 0提问于2021-07-19得票数 0
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我正在尝试理解DataFrame列类型。当然，DataFrame不是一个物化的对象，它只是一组Spark的指令，将来要转换成代码。但我认为，这个类型列表代表了在执行操作时JVM中可能出现的对象类型。
import pyspark
import pyspark.sql.types as T
import pyspark.sql.functions as F
data = [0, 3, 0, 4]
d = {}
d['DenseVector'] = pyspark.ml.linalg.DenseVector(data)
d['old_DenseVector'] =
浏览 1提问于2016-07-31得票数 7
回答已采纳
例外: worker中的Python2.7版与驱动程序3.5中的版本不同，PySpark无法在不同的次要versions.Please检查环境变量PYSPARK_PYTHON和PYSPARK_DRIVER_PYTHON正确设置的情况下运行。 如何在worker中更改python版本？(我在独立模式下使用Spark )
浏览 62提问于2019-01-10得票数 1
我有一个非常简单的Glue ETL Job，代码如下：
from pyspark.context import SparkContext
sc = SparkContext.getOrCreate()
conf = sc.getConf()
print(conf.toDebugString())
在启用红移连接的情况下创建作业。当执行作业时，我得到：
No module named pyspark.context
似乎都提到、指出并暗示了pyspark的可用性，但是为什么我的环境抱怨它没有pyspark呢？我遗漏了哪些步骤？
最好的问候，Lim
浏览 56提问于2019-07-17得票数 0
回答已采纳
问:如何在jupyter SparkContext会话中更改spark.sql.pivotMaxValues属性
我做了下面的代码更改以增加spark.sql.pivotMaxValues。可悲的是，在重新启动jupyter并再次运行代码后，它对产生的错误没有任何影响。
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.mllib.linalg import Vectors
from pyspark.mllib.linalg.distributed import RowMatrix
import numpy as np
try:
浏览 0提问于2018-05-25得票数 3
使用PySpark SQL并给定3列，我想创建一个额外的列，该列将其中的两列分开，第三列是ID列。 df = sqlCtx.createDataFrame(
[
(1, 4, 2),
(2, 5, 2),
(3, 10, 4),
(4, 50, 10)
],
('ID', 'X', 'Y')
) 这是所需的输出： +----+----+----+---------------------+
| ID | x | y | z (expected resul
浏览 27提问于2019-05-10得票数 3
回答已采纳
我有一个pySpark数据，我想按一个列分组，然后在另一个列中为每个组找到唯一的项。
在熊猫身上我可以做，
data.groupby(by=['A'])['B'].unique()
我也想对我的火花数据做同样的。我可以在组中找到项目的distictCount并计数，如下所示
(spark_df.groupby('A')
.agg(
fn.countDistinct(col('B'))
.alias('unique_count_B'),
fn.count
浏览 0提问于2019-06-19得票数 5
回答已采纳
正如所解释的，我在jupyter笔记本中使用的是电火花。我得到了附加的错误。
我有一个tf-国防军；我将它规范化；然后最后一步为文档创建一个余弦相似矩阵。
from pyspark.mllib.linalg.distributed import IndexedRow, IndexedRowMatrix
mat = IndexedRowMatrix(
data.select("V2", "norm")\
.rdd.map(lambda row: IndexedRow(row.ID, row.norm.toArray()))).toBlockMatrix(
浏览 11提问于2022-09-14得票数 -1
我有一个PySpark表，其中的许多列都是VectorUDT类型的。这些列是使用PySpark中的OneHotEstimator函数创建的。 我可以将这个表写到拼图文件中，但是当我尝试使用PyArrow将这个表读回到Pandas时，我得到了这个异常： ArrowNotImplementedError: Currently only nesting with Lists is supported. 有什么办法可以绕过这个问题吗？我不希望将每个VectorUDT列拆分成各自的列。
浏览 18提问于2019-06-10得票数 0
1回答
我尝试从PySpark中的REST中提取不同的表。我跟踪了这个。我想要将不同的模式存储在一列中的中。下面是一个示例：
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import *
A = [{"TableName": "Table1", "Schema": StructType([StructField("a", StringType()), StructField("b", Intege
浏览 16提问于2022-08-23得票数 0
回答已采纳
我有两个div，一个在另一个里面。假设div B完全包含在div A中。
我想使区域"A减去B“可丢弃.换句话说，我希望能够将项目放在A的区域，而不是B覆盖的区域。
我该怎么做呢？
浏览 4提问于2009-09-10得票数 0
4回答
我有一台装有JupyterHub (Python2、Python3、R和Bash内核)的机器。我让Spark(scala)和离线的PySpark工作。我甚至可以在交互式IPython笔记本中使用PySpark，命令如下：
IPYTHON_OPTS="notebook" $path/to/bin/pyspark
(打开一个Jupyter笔记本，在Python2中我可以使用Spark)
但我不能让PySpark在JupyterHub内部工作。
不仅仅是我真正需要的。
我只需要在JupyterHub中使用Pyspark。有什么建议吗？
谢谢。
浏览 0提问于2015-07-21得票数 3
因此，我正在制作一个图形控制器，在我的选项卡控制器中有2个集合视图，集合视图1的高度约为50 it，第二视图位于它的正下方，所有的约束都在0，并且我试图在没有collectionview2的情况下为collectionview2设置阴影，阴影显示正确，但是在collectionview2或collectionview1下面的任何UIView中，它们似乎掩盖了我为collectionview1设置的阴影。
func setupMenuBarShadow() {
menuBarCollectionView.layer.masksToBounds = false
menuBarCol
浏览 0提问于2018-09-02得票数 0
回答已采纳
我是PySpark的新手。
我只想保留至少有10个值的列
我已经使用describe来获取每列的非空记录的计数
现在如何提取值小于10的列名，然后在写入新文件之前删除这些列
df = spark.read.parquet(file)
col_count = df.describe().filter($"summary" == "count")
浏览 1提问于2019-09-28得票数 1
我想与我们的数据科学家在EMR集群中使用pyspark和jupyter的其他集群分享我在Scala中创建的udf。
这个是可能的吗？多么?
浏览 10提问于2017-07-03得票数 2
2回答
我有一个PySpark Dataframe，其中一个列(比如B)是一个数组。以下是PySpark数据文件：
+---+-----------------------------+---+
|A |B |C |
+---+-----------------------------+---+
|a |[[5.0], [25.0, 25.0], [40.0]]|c |
|a |[[5.0], [20.0, 80.0]] |d |
|a |[[5.0], [25.0, 75.0]] |e |
|b |[
浏览 11提问于2019-12-10得票数 0
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我知道如何在单个列上使用"SQL SELECT DISTINCT语句“，如下所示：
SELECT DISTINCT City FROM Customers;
但是，如果对多个列(PostalCode和Country是另外两个所需列)使用"SQL SELECT DISTINCT语句“，其中我希望不同(即不同)的数据元素与每个所需列不同，该如何处理呢？
我想知道具体到MySQL数据库的答案。
我检查了stackoverflow。这样的问题已经问过了，但已经得到了回答，但请记住MS SQL Server数据库。因此，我专门针对MySQL数据库系统提出了这个问题。
请为我提供详细的解决
浏览 0提问于2016-08-03得票数 0
我想在PySpark中进行分组，但是这个值可以出现在多个列中，所以如果它出现在所选列中的任何一列中，那么它将被分组。
例如，如果我将这个表放在Pyspark中：
我想总结一下每个身份证的访问和投资，结果是：
请注意，ID1是前三列中有ID1的行0、1、3的总和，ID1访问= 500 + 100 + 200 = 800。ID2是行1、2等的总和。
为了简单起见，我的例子是一个简单的dataframe，但在实际中是一个大得多的df，有很多行和变量，还有其他操作，而不仅仅是"sum“。这对熊猫来说是不可能的，因为它太大了。应该在PySpark
OBS2:我用熊猫打印了表格
浏览 4提问于2019-09-20得票数 1
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2回答
我有一个pyspark dataframe，其中一些列具有相同的名称。我想将具有相同名称的所有列合并到一列中。例如，输入dataframe： ? 我如何在pyspark中做到这一点？任何帮助都将不胜感激。
浏览 57提问于2021-06-18得票数 2
回答已采纳
1回答
一般进口问题
、、、
我成功地在我的机器中安装了火花和火花，添加了路径变量等，但仍然面临导入问题。
这是代码：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.config("spark.hadoop.hive.exec.dynamic.partition", "true") \
.config("spark.hadoop.hive.exec.dynamic.partition.mode",
浏览 5提问于2021-10-29得票数 0
回答已采纳
我在PySpark中有一个PySpark，它的一个字段有一个嵌套数组值。我想过滤数组包含特定字符串的DataFrame。我不知道该怎么做。
模式如下所示：root |-- name: string (nullable = true) |-- lastName: array (nullable = true) | |-- element: string (containsNull = false)
我希望返回upper(name) == 'JOHN'和lastName列(数组)包含'SMITH'和等式的所有行(就像我对名称所做的那样)。我在列值上找到了
浏览 4提问于2016-06-24得票数 0
回答已采纳
我正在重写一些SQL代码，其中有一段代码使用子查询。我可以将其编写为连接，但想知道它是否可以在Pyspark中以类似的子查询方式完成。在SQL代码中使用子查询具有显著的性能优势，但是想知道这在Pyspark中是否会由于DAG中的优化而不相关。因此，如果有人能够解释相对性能权衡，这将是有帮助的，如果有权衡的话。
逻辑非常简单:我有df_a，我想从df_b中提取一列，其中df_a和df_b在某个键上有匹配的索引。下面的代码不起作用，但目的是为了显示其意图。
df_a.select("df_a.key_1", "df_a.key_2", df_b.select(
浏览 1提问于2020-04-08得票数 0
在读取csv文件时，我正在尝试读取选定的列。假设csv文件有10列，但我只想读取5列。有没有办法做到这一点？
Pandas我们可以使用usecols，但是在pyspark中也有可用的选项吗？
df=pd.read_csv(file_path,usecols=[1,2],index_col=0)
Pyspark：
?
浏览 6提问于2021-03-04得票数 1
我正在尝试将csv读取到pyspark中，但问题是它有一个文本列，由于该列在数据中有一些坏行
此文本列还包含换行符，由于这些换行符，其他列中的数据将被损坏
我已经尝试使用pandas并使用一些额外的参数来加载我的csv
a = pd.read_csv("Mycsvname.csv",sep = '~',quoting=csv.QUOTE_NONE, dtype = str,error_bad_lines=False, quotechar='~', lineterminator='\n' )
它在pandas中工作得很好，但是我想在
浏览 1提问于2018-09-06得票数 0
1回答
我们有一个1.5BM记录分散在几个csv文件。为了生成一个count聚合，我们需要对几个列进行分组。
我们目前的战略是：
将它们加载到数据文件中(使用Dask或pyspark)
聚合列，以便生成2列作为键:value(我们不确定这是否值得)
将文件保存为Parquet
读取Parquet文件(Dask或pyspark)，并在dataframe的索引上运行groupby。
对于Parquet文件上高效的groupby来说，最佳实践是什么？
在索引上而不是在列(或一组列)上执行groupby有多大益处？
我们知道有一个partition可以提供帮助--但在我们的例子中，我们
浏览 2提问于2017-07-09得票数 3
1回答
假设我有一个Edge文档，如下所示： [{
"_from": "mobiles/12345",
"_to": "mobiles/54321",
"type": "call",
},
{
"_from": "mobiles/54321",
"_to": "mobiles/32145",
"type": "sms",
},
{
"_from&#
浏览 19提问于2021-04-01得票数 0
回答已采纳
我有一个以下格式的数据，其中第一列表示产品节点，所有以下列表示产品的属性。我想在Neo4j中使用余弦相似度应用基于内容的过滤算法。为此，我认为，我需要将fx列定义为每个产品节点的属性，然后将这些属性作为向量调用，然后在产品之间应用余弦相似度。我在做两件事时遇到了麻烦: 1.如何一次性地将这些列定义为属性(因为列可能超过100个)。2.如何调用所有属性值作为向量，以便能够应用余弦相似度。
Product f1 f2 f3 f4 f5
P1 0 1 0 1 1
P2 1 0 1 1 0
P3 1 1 1
P4 0 0 0 1 0
浏览 4提问于2017-03-02得票数 0
1回答
我正在使用PySpark，并希望利用多节点的优势来提高性能时间。 例如： 假设我有3列，有100万条记录： Emp ID | Salary | % Increase | New Salary
1 | 200 | 0.05 |
2 | 500 | 0.15 |
3 | 300 | 0.25 |
4 | 700 | 0.1 | 我想要计算新的薪水列，并希望使用pyspark中多个节点的能力来减少整体处理时间。 我不想做一个迭代的逐行计算新工资。 df.withColumn是否在数据帧级别进行计算？当使用更多的节点时，它是否能够提供更好的性能？
浏览 16提问于2021-03-24得票数 0
1回答
在Postgres中，我有一个名为"mytable“的表，其中有两个列，id (bigint)和value (varchar(255))。
id使用nextval('my_sequence')从序列中获取其值。
PySpark应用程序接受一个dataframe并使用postgresql(PostgreSQL42.1.4.jar)将数据插入到"mytable“中。我使用以下方法创建id列：
df.withColumn('id', lit("nextval('my_sequence')"))
Postgres将该列解释
浏览 0提问于2018-01-21得票数 2
回答已采纳
1回答
我需要在我的数据框中创建两个额外的列，它们基于一个列的计算，该计算涉及一个列与另一个列上的条件相除。 我有一个SQL转换的工作示例，但需要用pyspark equvilent重写它，并且无法正确完成。到目前为止，我所拥有的： %python
data = [("AUD", 7.1), ("EUR", 11.2), ("USD", 9.1)]
cols = ["Currency", "RateSEK"]
df = spark.createDataFrame(data, cols)
df.show()
+----
浏览 29提问于2021-04-26得票数 1
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2回答
我在一个木星笔记本上运行了一个本地Python脚本，它在我的机器上运行我的本地Spark集群上的作业：
sc = pyspark.SparkContext(appName="test")
sqlCtx = pyspark.SQLContext(sc)
如何将此更改为连接字符串，以便在AWS中运行我的EMR集群上的作业？
这是可能的，还是当SSH‘’ing进入远程集群时，我必须使用spark-submit函数？
浏览 0提问于2018-11-02得票数 0
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