如何统计pyspark中行值的变化
在pyspark中统计行值的变化可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库和模块：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import lag, col
from pyspark.sql.window import Window- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.appName("RowValueChange").getOrCreate()- 加载数据集并创建DataFrame：
data = [(1, "A"), (2, "B"), (3, "B"), (4, "C"), (5, "C")]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "value"])- 定义窗口规范：
windowSpec = Window.orderBy("id")- 使用lag函数获取前一行的值：
df = df.withColumn("previous_value", lag(col("value")).over(windowSpec))- 判断当前行值与前一行值是否相等，并创建新列记录变化情况：
df = df.withColumn("value_changed", col("value") != col("previous_value"))- 显示结果：
df.show()这样就可以得到一个包含了每行值变化情况的DataFrame。其中，"value_changed"列为True表示该行值发生了变化，为False表示该行值未发生变化。
对于pyspark中行值的变化统计，腾讯云提供了云原生的大数据计算服务TencentDB for Apache Spark，它是基于Apache Spark的云原生分析数据库，可用于处理大规模数据集。您可以通过以下链接了解更多关于TencentDB for Apache Spark的信息：TencentDB for Apache Spark
请注意，本回答仅提供了一种实现方式，并不代表唯一的解决方案。根据具体需求和场景，可能会有其他更适合的方法和工具。
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我正在尝试获取有关PySpark中数据帧的基本统计信息，例如:列数和行数、空值数、数据帧大小
pandas中的Info()方法提供了所有这些统计信息。
浏览 4提问于2017-06-08得票数 6
我目前正在使用ML包(SparkVersion2.1)在PySpark中运行一个逻辑回归。为了理解系数并检验它们的统计意义，我想研究相应的p-值。
有没有任何方法可以使用ML包获得p-vales？
浏览 0提问于2018-11-07得票数 4
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我是个新手，正在使用PySpark。我注意到字数统计程序的PySpark的DAG与Scala Spark的不同。有人能帮我理解一下吗？
第一个DAG是PySpark
其次是Scala Spark
浏览 3提问于2018-10-16得票数 1
我在尝试运行字数统计示例时遇到以下错误。
不确定如何继续。下面是我正在运行的命令和错误。
/opt/spark/bin/spark-submit --jars spark-streaming_2.10-2.0.0.jar test_kafka.py broker.txt "localhost:2181:MyTopic"
Error:
Traceback (most recent call last):
File "/home/ubuntu/kafka/libs/test_kafka.py", line 21, in <module
浏览 9提问于2016-08-29得票数 3
1回答
我在spark数据帧中有非常大的数据集，它们分布在节点上。我可以使用spark库pyspark.sql.functions进行简单的统计，如mean、stdev、skewness、kurtosis等。 如果我想使用像Jarque-Bera (JB)或Shapiro Wilk(SW)等高级统计测试，我会使用像scipy这样的python库，因为标准的apache pyspark库没有它们。但为了做到这一点，我必须将spark数据帧转换为pandas，这意味着将数据强制到主节点中，如下所示： import scipy.stats as stats
pandas_df=spark_df.toPan
浏览 30提问于2020-09-13得票数 0
我在PySpark中使用从HBase提取的数据创建了两个RDDs。我希望收集具有相同行键的项，存储这些项，然后搜索与每个项关联的值。理想情况下，我应该将结果存储在一个pyspark.sql对象中，因为我希望对其内容应用Levenshtein距离。
详细信息：
在HBase中，我有位置数据，其中行键是给定区域的地散列，在该区域的列中有多个地点，位置上有更多的细节(json和描述以及其他文本数据)。我有两个HBase表，它们的位置可以是相同的。我想搜索这两个RDD中的数据，检查类似的geohashes，并将结果存储在一个新的数据结构中。
我不想重新发明轮子，我刚刚开始学习星火，因此我想知道:做这样
浏览 1提问于2017-07-21得票数 3
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我目前正在使用pyspark和伟大的语言游戏数据集，它包含几个样本作为json对象，如下所示。 这些样本中的每一个都代表了游戏的一个实例，其中某个人听过带有某种口语的音频文件，然后应该从她刚刚听到的四种可能的语言中选择一种。 现在我想在“目标”字段和“猜测”字段上统计所有这些游戏，然后计算每对游戏的数量(“目标”，“猜测”)。有人能给我一些帮助吗?如何完成这项工作？ 我已经看过pyspark documentation，但由于我对python/pyspark还很陌生，所以它并不真正理解聚合函数是如何工作的。 {"target": "Turkish", "
浏览 21提问于2019-05-17得票数 0
1回答
我想阅读一个相当大的文档，并从中提取N-gram(N个单词的连续序列)。我还想按频率的升序对其进行排序。虽然我知道这是字数统计的一个扩展，但我不确定如何在Pyspark中做到这一点。任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2016-04-14得票数 1
我有一个包含3列的PySpark DataFrame：‘客户’，‘产品’，‘日期’。我想运行一个groupBy操作： df.groupBy("product", "date").agg(F.countDistinct("client")) 所以我想统计一下每天购买产品的客户数量。这会导致巨大的数据倾斜(实际上，它会因为内存而导致错误)。我一直在学习腌制技术。据我所知，它可以与'sum‘或'count’一起使用，向groupBy添加新列并执行第二次聚合，但由于countDistinct聚合方法，我不知道如何在这种情况下应用它们。
浏览 32提问于2020-07-10得票数 1
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我作为一名开发人员使用SQL Server已经有一段时间了。
我学到的一件事是SQL Server管理统计数据，这有助于引擎创建优化的执行计划。
我搞不清楚统计中的商店到底是什么？(我读到它可以保存Vector，但是哪个Vector呢？)
SQL Server何时/在哪种情况下更新统计信息？
它们如何/为什么有时不同步(旧的统计数据)
如果旧的统计数据是手动的，则需要DBA/开发人员干预，否则SQL Server将对其进行更新。
作为一名DBA/开发人员，如何确定统计数据是否过时？我们该怎么办？
浏览 3提问于2012-07-04得票数 0
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1回答
我正在使用Kafka流式传输一个JSON文件，将每一行作为一条消息发送。其中一个关键字是用户的email。
然后，我使用PySpark统计每个窗口的唯一用户数量，并使用他们的电子邮件来识别他们。该命令
def print_users_count(count):
print 'The number of unique users is:', count
print_users_count((lambda message: message['email']).distinct().count())
给出了下面的错误。我该如何解决这个问题呢？
Attribu
浏览 2提问于2018-11-21得票数 0
1回答
我正在尝试在pyspark中设置一些log4j属性，但无法使其正常工作。例如，我想设置以下内容 log4j.logger.org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AStorageStatistics=INFO 我如何在代码中做到这一点？我尝试过在SparkConf中使用extraJavaOptions： conf = SparkConf()
conf.set("spark.driver.extraJavaOptions",
"-Dlog4j.debug=true -Dlog4j.logger.org.apache.hadoop.fs.s
浏览 30提问于2019-03-15得票数 1
1回答
背景
我一直致力于获得一个灵活的设置，为我自己使用星火在aws与码头群模式。我一直在使用的对接映像被配置为使用最新的spark，它当时是2.1.0和Hadoop2.7.3，并且可以在上获得。
这是可行的，我一直在测试我计划使用的各种连接路径。我遇到的问题是围绕着与s3交互的正确方式的不确定性。我跟踪了如何提供依赖关系，以便使用s3协议vs s3a协议连接到aws s3a上的数据。
最后，我遇到了，并认为我正在遵循如何提供配置。但是，我仍然在接收400 Bad Request错误，正如在中所看到的，它描述了如何通过定义端点来修复它，我已经这样做了。
最后，我在us-east-2上的时候离标准配置
浏览 0提问于2017-04-17得票数 4
4回答
如何在intellij上设置pySpark。即使在设置了环境变量spark_home和pythonpath之后，导入pySpark仍会给出错误-导入错误:没有名为pySpark的模块
浏览 1提问于2017-05-05得票数 0
目前，我正在使用火花结构化流创建随机数据的数据帧(id，timestamp_value，device_id，temperature_value，注释)。
每批火花数据采集：
基于上面数据框架的屏幕截图，我想为列"temperature_value“提供一些描述性的统计数据。例如，最小、最大、平均、计数、方差。
我在python中实现这一目标的方法如下：
import sys
import json
import psycopg2
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingCont
浏览 4提问于2019-12-17得票数 2
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我想使用to_timestamp函数来格式化pyspark中的时间戳。如何才能在不更改时区或省略某些日期的情况下完成此操作。？ from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql.functions import col, udf, to_timestamp
date_format = "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss"
vals = [('2018-03-11T02:39:00Z'), ('2018-03-11T01:39:00Z'), ('
浏览 21提问于2019-01-09得票数 0
最近我不得不在SPARK上使用Python或Scala处理由BWA或其他align工具生成的bam文件，如何将此二进制文件转换为RDD，以便我可以对每个读取序列和其他信息进行一些统计？谁能有一些经验或者举个例子？我读过PySpark和Spark-bam的binaryRecords()函数，它们似乎不能很好地工作。
浏览 0提问于2018-10-31得票数 0
假设我有以下PySpark数据帧：
+---+------+-------+-----------------+
|age|height| name| friends |
+---+------+-------+-----------------+
| 10| 80| Alice| 'Grace, Sarah'|
| 15| null| Bob| 'Sarah'|
| 12| null| Tom|'Amy, Sarah, Bob'|
| 13| null| Rachel|
浏览 13提问于2019-11-06得票数 0
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我编写了一个脚本来选择一行中的值。当您在行的开头选择复选框时，不会选中行中值的复选框(如果用户从这里点击“submit”，它将处理这些值，但这会使用户感到困惑)。
如果取消选中行开头的复选框，则会选中行中值的复选框(如果用户从此处单击“submit”，它将无法识别已选中的任何内容)。这对用户来说可能是非常令人困惑的。
我对JavaScript不是很熟悉，但已经走到了这一步。任何帮助都是非常感谢的。
下面是我对这个过程的代码：
echo "<td>" . '<input id="chkRowFiles" type="c
浏览 1提问于2013-11-27得票数 0
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1回答
我想要访问pyspark内部的累加器：
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, udf
from pyspark.sql.types import StringType
accum=spark.sparkContext.accumulator(0)
def prob(g,s):
if g=='M':
accum.add(1)
return 1
else:
acc
浏览 12提问于2022-08-28得票数 0
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1回答
我是Apache Spark的新手，一个简单的map函数实现为
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext( 'local', 'pyspark')
f = open("Tweets_tokenised.txt")
tokenised_tweets = f.readlines()
f = open("positive.txt")
pos_words=f.readlines()
f = open("negative.txt")
neg_words=f.r
浏览 8提问于2016-07-31得票数 1
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我使用PySpark SQL将两个表连接在一起，一个表包含具有经度和纬度的犯罪位置数据，另一个表包含具有相应经度和纬度的邮政编码。
我想弄清楚的是，如何统计每个邮政编码中发生了多少起犯罪。我是PySpark的新手，我的SQL是生疏的，所以我不知道我哪里出错了。
我尝试使用计数(不同的)，但这只是简单地给我的总数不同的邮政编码。
mySchema = StructType([StructField("Longitude", StringType(),True), StructField("Latitude", StringType(),True)])
bgl_d
浏览 1提问于2019-11-10得票数 0
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使用，我能够获得有关cwd中行数的统计信息：
--------------------------------------------------------------------------------
Language Files Lines Blank Comment Code
--------------------------------------------------------------------------------
TypeScript 108
浏览 2提问于2021-10-02得票数 0
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1回答
我正在研究GRAFCET图的可满足性检查(用于模拟可编程逻辑控制器的行为)。为此目的，我正在使用。
除了普通操作符(和，OR，NOT和相等)之外，GRAFCET规范还允许在其条件下RISING和递减边缘操作符。
例：↑a (上升边缘)
说明:如果变量a将其值从FALSE更改为TRUE，则条件是统计的。
我的第一个想法是检查是否有一个变量组合统计一个，还有一个变量组合统计而不是(A)。这样我就可以证明上升边缘可能存在。
问:是否可以在命题逻辑中直接翻译这些运算符，或者某些类似于在、one孔、中检查满足性的操作。
浏览 6提问于2022-08-25得票数 0
vectorSize in Word2Vec和numFeatures in HashingTF有什么区别？我指的是Word2Vec和HashingTF类：
vectorSize=100，WORD2VEC：pyspark.ml.feature.Word2Vec(*，numPartitions=1，stepSize=0.025，maxIter=1，seed=None，inputCol=None，outputCol=None，windowSize=5，maxSentenceLength=1000)
numFeatures=262144，HashingTF：类pyspark.ml.feature.Ha
浏览 3提问于2021-04-28得票数 1
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我使用DESCRIBE关键字来获取有关临时视图的列信息。这是一个有用的方法，但是我有一个表，我只想描述其中列的一个子集。我正在尝试将LIMIT与DESCRIBE结合使用来实现这一点，但我无法弄清楚。
这是一个玩具数据集(用pyspark创建)：
# make some test data
columns = ['id', 'dogs', 'cats', 'horses', 'people']
vals = [
(1, 2, 0, 4, 3),
(2, 0, 1, 2, 4)
]
# creat
浏览 19提问于2018-02-22得票数 2
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2回答
我有一个包含多个分类列的数据帧。我正在尝试使用两列之间的内置函数来查找菱形统计数据：
from pyspark.ml.stat import ChiSquareTest
r = ChiSquareTest.test(df, 'feature1', 'feature2')
但是，它给出了一个错误：
IllegalArgumentException: 'requirement failed: Column feature1 must be of type struct<type:tinyint,size:int,indices:array<in
浏览 1提问于2020-04-06得票数 8
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2回答
磁盘空间使用的离群点检测
、、、、
我想在磁盘自由空间数据上做异常或异常检测。示例数据集如下(我没有任何标签数据集)：
date free_space (GB)
2019-05-15 09:00:00 102.65
2019-05-15 09:05:00 102.69
2019-05-15 09:10:00 103.11
2019-05-15 09:15:00 102.58
2019-05-15 09:20:00 102.55
我想检测磁盘空间的新值是否为异常值。有几种离群点分析方法(参考链接)：
箱形图分析
基于Z分数
基于IQR的分析(这类似于方框图分析)
浏览 0提问于2019-05-16得票数 1
2回答
我有以下pyspark.dataframe
age state name income
21 DC john 30-50K
NaN VA gerry 20-30K
我正在尝试实现df.isnull().sum()的等价物(来自pandas)，它产生：
age 1
state 0
name 0
income 0
一开始，我尝试了一些类似的东西：
null_counter = [df[c].isNotNull().count() for c in df.columns]
但这会产生以下错误：
TypeError: Column
浏览 3提问于2017-02-18得票数 9
回答已采纳
我发现了这个apache票证，它被标记为parquet-mr 1.8.2解析。我想要的特性是(string或BINARY)列的parquet元数据中计算出来的string。
引用这是一个电子邮件，它使用scala而不是pyspark作为示例：
Configuration conf = new Configuration(); + conf.set("parquet.strings.signed-min-max.enabled", "true"); Path inputPath = new Path(input); Fil
浏览 1提问于2018-11-05得票数 2
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1回答
我目前使用的是MySQL工作台。我希望看到随着表中行数的增加而产生的性能差异。我想专门测试和比较1000行、10,000行、100,000行、1,000,000行和10,000,000行。
那么，有没有什么工具可以让我做到这一点，并提供有关磁盘I/O、内存使用率、CPU使用率和完成查询的时间的统计数据？
浏览 1提问于2012-05-22得票数 5
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我正在使用dbcc秀_统计在我的直方图中查找倾斜的数据，并提高我的统计的质量。
未知优化不使用值，而是使用密度向量。
如果运行DBCC SHOWSTATISTICS，它就是第二个结果集的"All 密度“列中列出的值。
在下面的图片中，由于数据的倾斜，有一个估计值与实际值之间的差额行数。
📷
📷
如何有效地处理非常不对称的数据？
本文讨论@变量和重新编译，它们可以帮助解决方案，也是解决方案的一部分。
过滤统计量似乎更有可能成为这个案例中的解决方案。
问题：
我如何在缓存的执行计划中找到，在估计数和实际行数之间有差异的查询？
浏览 0提问于2022-09-27得票数 -1
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PostgreSQL将有关表的统计信息存储在名为pg_class的系统表中。对于每个查询，查询规划器都会访问该表。这些统计信息只能使用analyze命令更新。如果分析命令不经常运行，则此表中的统计数据可能不准确，查询规划器可能会做出可能会降低系统性能的糟糕决策。另一种策略是查询规划器为每个查询(包括选择、插入、更新和删除)生成这些统计信息。这种方法将允许查询规划器尽可能地获得最新的统计信息。
为什么postgres总是依赖于pg_class？
浏览 6提问于2010-04-17得票数 1
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我从指数分布中生成了一个随机样本，并对它们进行了排序，使它们从最低值到最高值，给出了我的顺序统计量。现在，我需要获得这些数字下的生存函数的值，并将它们与顺序统计量进行对比。我似乎想不出如何在SAS中获得这些生存值的列表，所以我可以绘制它们。
浏览 3提问于2014-04-02得票数 0
1回答
假设我有一个数据框架df (由一个硬编码数组创建，用于测试)
+----+----+---+
|name| c1|qty|
+----+----+---+
| a|abc1| 1|
| a|abc2| 0|
| b|abc3| 3|
| b|abc4| 2|
+----+----+---+
我正在分组并聚合它以获得df1
import pyspark.sql.functions as sf
df1 = df.groupBy('name').agg(sf.min('qty'))
df1.show()
+----+--------+
|n
浏览 1提问于2017-09-27得票数 0
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1回答
如何才能只选择某个列中有NaN值的行？
设置
import numpy as np
import pandas as pd
# pyspark
import pyspark
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.types import *
from pyspark import SparkConf, SparkContext, SQLContext
spark = pyspark.sql.SparkSession.builder.appName('app').getOrCreate()
sc
浏览 1提问于2020-03-23得票数 0
回答已采纳
我有一个像这样的spark数据帧 event_name | id
---------------
hello | 1
hello | 2
hello | 1
world | 1
hello | 3
world | 2 我想根据唯一的id统计特定事件hello的数量。SQL应如下所示 SELECT event_name, COUNT(DISTINCT id) as count
FROM table_name
WHERE event_name="hello" event_name | count
------------
浏览 23提问于2020-10-22得票数 1
回答已采纳
假设我有一个包含两列的Pyspark dataframe :ID、salary。数据帧有1亿条记录。我想用排名顺序列替换salary列。列的排名-顺序统计有多少人的工资低于。如何有效地做到这一点
例如，给定以下输入数据帧：
df = spark.createDataFrame([(1,2000),
(2,500),
(3,1500)],
['id','salary'])
df.show()
+---+------+
|
浏览 2提问于2018-06-26得票数 0
我运行以下代码脚本 from pyspark.sql import Window
from pyspark.sql import functions as func
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext.getOrCreate()
sqlContext = SQLContext(sc)
tup = [(1, "a"), (1, "a"), (2, "a"), (1, "b"), (2, "
浏览 19提问于2021-04-01得票数 1
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1回答
用PySpark计算形状值
、、、、
我正在寻找一种方法来减少在我的大型数据集上计算SHAP值所需的计算时间(大约180米行，6个特性)，我遇到了这个，讨论了如何在SHAP上使用PySpark。
我是PySpark新手，我正在努力弄清楚如何使用本文中提供的代码片段来运行我的代码。
我现在使用下面的代码运行SHAP，其中还使用了X_values来适应我的隔离森林模型。
X_values = X.values
shap_values = explainer.shap_values(X_values)
这是文章的片段。
def calculate_shap(iterator: Iterator[pd.DataFrame]) ->
浏览 6提问于2022-07-28得票数 2
我的原始数据是表格格式的。它包含来自不同变量的观察结果。每个观察的变量名称，时间戳和值在当时。
变量字符串，时间日期时间，值浮动
数据在HDFS中存储为Parquet，并加载到(df)中。从那张数据。
现在我要计算每个变量的默认统计数据，如平均值、标准差和其他统计数据。之后，在检索完平均值之后，我希望筛选/计数与平均值密切相关的变量的值。
由于对我的的回答，我想出了以下代码：
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
浏览 2提问于2016-07-08得票数 4
回答已采纳
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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我有一些带有分区(和假设)的oracle表。我的目标是，每当我创建一个新分区时，将所有统计数据从最新的分区复制到新的分区。
我找到了以下方法来做到这一点
dbms_stats.copy_table_stats
dbms_stats.get_table_stats然后dbms_stats.set_table_stats
dbms_stats.export_table_stats然后dbms_stats.import_table_stats
然而，我找不到这些方法之间的区别。
据我了解，copy_table_stats是最新增加的，如果我没有弄错的话，它在10.2.0.4版本之
浏览 3提问于2017-12-21得票数 0
1回答
如何最有效地计算统计数据？
、、、、
假设存在类似于以下内容的元组RDD：
(key1, 1)
(key3, 9)
(key2, 3)
(key1, 4)
(key1, 5)
(key3, 2)
(key2, 7)
...
计算每个键对应的统计数据的最有效(理想情况下是分布式)方法是什么？(目前，我特别希望计算标准偏差/方差。)据我所知，我的选择相当于：
如果认为需要进行其他统计计算，则 使用 mllib.stat方法具有易于适应的优点，以后可以使用其他mllib.stat函数。但是，它在包含每个列的数据的RDD上运行，因此据我所知，这种方法需要在单个节点上收集每个键的完整值集，这对于大型数据集来说似乎不太理想。星火Vecto
浏览 3提问于2016-10-11得票数 3
回答已采纳
我有一个SQLContext数据框架，它是由几个数字列组成的熊猫数据框架。我想使用pyspark.mllib.stats包进行多元统计分析。统计函数期望向量的RDD。我无法将此数据帧转换为向量的RDD。有办法转换数据帧吗？
代码：
rdd = sqlCtx.createDataFrame(df_new)
summary = Statistics.colStats(rdd)
我得到了df_new
df_new = df.applymap(lambda s: dic.get(s) if s in dic else s) #df is a pandas dataframe
我在总结行中得到一个
浏览 0提问于2015-07-01得票数 1
回答已采纳
我正在尝试统计观看同一事件(迈克尔·科恩国会听证会)的多个YouTube直播流的观众总数，这些直播由数十个账户同时直播(有数十万人观看)。如何使用xpath //*[@id="metadata-line"]/span将该事件在Chrome DevTools控制台的所有流的观看总数统计到上的每个视频的观看数元素中。(我搜索了"Michael Cohen“，按直播过滤，按观看次数排序)
浏览 2提问于2019-02-28得票数 0
我正在使用Kaggle上的IBM自然减员数据集。我正在尝试做的是统计分类变量的出现次数到Attrition == 'Yes'和Attrition == 'No'，并采用简单的比率来查看哪一级别的分类变量更有可能出现问题。现在我可以在Pandas中这样做，如下所示：
def cal_ratio(x):
n_1 = sum(x['Attrition'].values == 'Yes')
n_0 = sum(x['Attrition'].values == 'No')
return
浏览 0提问于2021-07-13得票数 0
2回答
在我上大学的课程中，我用的是电火花笔记本电脑码头形象。
docker pull jupyter/pyspark-notebook
docker run -it --rm -p 8888:8888 -v /path/to/my/working/directory:/home/jovyan/work jupyter/pyspark-notebook
然后运行下一个python代码。
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import *
sc = pyspark.SparkConte
浏览 5提问于2021-09-11得票数 2
回答已采纳
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