组合不同列数的Spark数据帧 - 腾讯云开发者社区

案例模拟文件下载 http://gofile.me/4KHV7/SUo5ywXxC 我们来分享下不同思路的处理方式。先展示一下网友蜗牛给的答案。 (一) 通过分组后逆透视后再用透视还原来完成。...增加列判断归属，并向下填充。...通过转换得到错误的值并用错误值替换的方式来命名日期列的标题。...到这一步，分组内的计算完成。 3. 展开，重命名，调整数据类型 ? 4....展开数据，筛选并调整后即可得到最终结果。 ? 如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。

2.9K1 0

生成两表（列）数据全部组合的极简方法

在《PQ-综合实战：根据关键词匹配查找对应内容》里，为了拼出两个表数据的全部组合，使用的方法是先分别给每个表添加一列，然后再用合并查询的方法来完成，而且合并完成后还得再把添加的列给删掉，步骤繁多...——实际上，如果使用利用跨查询的引用方式，该问题将极其简单。...比如针对以下两个表生成全部组合：方法如下：直接在其中一个表（如“项目”）里添加自定义列，引用另一个表（如本例中的“部门”），如下图所示：接下来只要把自定义列的表展开即可

1.3K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

2021-01-13：很多列的数据，任意一列组合查询，mysql....

2021-01-13：很多列的数据，任意一列组合查询，mysql能做到，但是上亿的数据量做不到了，查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗？...问题中说的任意一列组合查询，针对上亿的数据量，最好采用基于列存储的 OLAP 场景业务的解决方案。...还有像 TIDB 这样的本身支持 OLTP + OLAP 业务的存储数据库，省去了用户需要用不同存储面对不同场景的麻烦。...*** 2021-01-13：很多列的数据，任意一列组合查询，mysql能做到，但是上亿的数...如何回答呢？...2021-01-13：很多列的数据，任意一列组合查询，mysql能做到，但是上亿的数据量做不到了，查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗？评论

2.8K1 0

使用spark对hive表中的多列数据判重

本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function...; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction...; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext

5.2K3 0

【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。一、举一个小例子在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...由于原始数据是从hive sql中跑出来，表示商户号之间关系的数据，merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。三、把代码推广到多列解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。

14.7K3 0

大数据不同的瑞士军刀：对比 Spark 和 MapReduce

作为一个开源的数据处理框架，Spark 是如何做到如此迅速地处理数据的呢？秘密就在于它是运行在集群的内存上的，而且不受限于 MapReduce 的二阶段范式。这大大加快了重复访问同一数据的速度。...当涉及需要重复读取同样的数据进行迭代式计算的时候，Spark 有着自身优势。...小结： Spark 和 Hadoop MapReduce 具有相同的数据类型和数据源的兼容性。数据处理除了平常的数据处理，Spark 可以做的远不止这点：它还可以处理图和利用现有的机器学习库。...高性能也使得 Spark 在实时处理上的表现和批处理上的表现一样好。这也催生了一个更好的机遇，那就是用一个平台解决所有问题而不是只能根据任务选取不同的平台，毕竟所有的平台都需要学习和维护。...总结 Spark 是大数据领域冉冉升起的新星，但是 Hadoop MapReduce 仍有着较广的应用领域。在内存中进行数据处理使得 Spark 具有较好的性能表现，也比较高效合算。

71711 0

2022-02-04：组合总和 Ⅳ。给你一个由不同整数组成的数

2022-02-04：组合总和 Ⅳ。给你一个由不同整数组成的数组 nums ，和一个目标整数 target 。请你从 nums 中找出并返回总和为 target 的元素组合的个数。...题目数据保证答案符合 32 位整数范围。...示例 1：输入：nums = 1,2,3, target = 4 输出：7 解释：所有可能的组合为： (1, 1, 1, 1) (1, 1, 2) (1, 2, 1) (1, 3) (2, 1, 1...) (2, 2) (3, 1) 请注意，顺序不同的序列被视作不同的组合。...rest， // nums中所有的值，都可能作为分解rest的，第一块！

3851 0

C++ 连接数据库的入口和获取列数、数据

这里不具体放出完整的程序，分享两个核心函数：由于这里用到的函数是编译器自己的库所没有的，需要自己下载mysql.h库或者本地有数据库，可以去bin找到，放进去。 ...前提，我自己的测试数据库是WampServe自带的mysql，曾经试过连接新浪云的，发现很坑，它里面的要放代码进去它空间才能连，不能在本机连，连接的输入形参全是它规定的常量！...第一个是连接数据库的：行内带有详细注释，皆本人的见解，有理解错的，求帮指出。再作简单介绍，之所有带有int返回类型，是因为一旦连接数据库失败就return 0 结束程序。...形参所输入的分别是数据库地址、端口，本机的端口一般是3306、数据库名、用户名、密码，调用就能用了。...用来获取数据库中表的列名，并且在依次、有顺序地输出列名后输出所有数据的函数。里面一样注释齐全，还不明白的请留言！有错的请留言告诉我咯。谢谢！

2.1K8 0

如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。

2803 0

揭开Spark Streaming神秘面纱⑥ - Spark Streaming结合 Kafka 两种不同的数据接收方式比较

DirectKafkaInputDStream 只在 driver 端接收数据，所以继承了 InputDStream，是没有 receivers 的 ---- 在结合 Spark Streaming 及...#createStream 这两个 API 除了要传入的参数不同外，接收 kafka 数据的节点、拉取数据的时机也完全不同。...我们在文章揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入分析过继承ReceiverInputDStream的类需要重载 getReceiver 函数以提供用于接收数据的...揭开Spark Streaming神秘面纱②-ReceiverTracker 与数据导入一文中详细地介绍了 receiver 是如何被分发启动的 receiver 接受数据后数据的流转过程并在揭开...Spark Streaming神秘面纱③ - 动态生成 job 一文中详细介绍了 receiver 接受的数据存储为 block 后，如何将 blocks 作为 RDD 的输入数据动态生成 job 以上两篇文章并没有具体介绍

7691 0

PowerQuery汇总全年数据时列数不一样的处理访求

近来在汇总全年数据时出现问题如下：一个工作簿中的一个工作表在1-5月时是这样A-X列那知道从6月起要在中间插入一列“其他”，所以变成了这样A-Y列我在用PowerQuery汇总时用了以下的方法进行处理...) ), 删除的其他列...= Table.SelectColumns(Select行,{"Name", "Select行"}), 替换的值 = Table.ReplaceValue(删除的其他列,"区代发工资.xls"...序号", "单位", "姓名", "身份证","帐号", "备注"}), 去空行 = Table.SelectRows(展开skip4, each [单位] null), 重命名的列...= Table.RenameColumns(去空行,{{"Name", "年月"}}), 逆序的行 = Table.ReverseRows(重命名的列), 自定义1 = Table.Distinct

5381 0

问与答62：如何按指定个数在Excel中获得一列数据的所有可能组合？

excelperfect Q：数据放置在列A中，我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示，列A中存放了5个数据，要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合，如列B中所示。...Dim n AsLong Dim vElements As Variant Dim lRow As Long Dim vResult As Variant '要组合的数据在当前工作表的列...A Set rng =Range("A1", Range("A1").End(xlDown)) '设置每个组合需要的数据个数 n = 3 '在数组中存储要组合的数据...p Then lRow = lRow + 1 Range("B" & lRow) = Join(vResult, ", ") '每组组合放置在多列中...代码的图片版如下： ? 如果将代码中注释掉的代码恢复，也就是将组合结果放置在多列中，运行后的结果如下图2所示。 ? 图2

5.6K3 0

初识JAVA：华为面试写一个程序：要求出用1，2，5这三个数不同个数组合的和为100的组合个数

要求出用1，2，5这三个数不同个数组合的和为100的组合个数因为x+2y+5z=100 所以x+2y=100-5z，且z<=20 x<=100 y<=50 所以(x+2y)的可能值如下： z=0, x=100, 98, 96, … 0 z=1, x=95, 93, …, 1 z=2, x=90, 88, …, 0 z=3, x=85, 83, …..., 1 z=4, x=80, 78, …, 0 … z=19, x=5, 3, 1 z=20, x=0 因此，组合总数为100以内的偶数+95以内的奇数+90以内的偶数+…+5以内的奇数+1，...即为： (51+48)+(46+43)+(41+38)+(36+33)+(31+28)+(26+23)+(21+18)+(16+13)+(11+8)+(6+3)+1** 某个偶数m以内的偶数个数（包括...0）可以表示为m/2+1=(m+2)/2 某个奇数m以内的奇数个数也可以表示为(m+2)/2 import java.util.zip.DeflaterOutputStream; /** * Created

5313 0

PySpark UD(A)F 的高效使用

这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现将实现分为三种不同的功能: 1)...数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...现在，还可以轻松地定义一个可以处理复杂Spark数据帧的toPandas。...不同之处在于，对于实际的UDF，需要知道要将哪些列转换为复杂类型，因为希望避免探测每个包含字符串的列。在向JSON的转换中，如前所述添加root节点。...但首先，使用 complex_dtypes_to_json 来获取转换后的 Spark 数据帧 df_json 和转换后的列 ct_cols。

19.7K3 1

华为面试题：写一个程序要求出用1，2，5这三个数不同个数组合的和为100的组合个数(Java实现）

因为x+2y+5z=100 所以x+2y=100-5z，且z<=20 x<=100 y<=50 所以(x+2y)<=100，且(x+5z)是偶数对z作循环，求x的可能值如下： z=0, x=100,...z=2, x=90, 88, …, 0 z=3, x=85, 83, …, 1 z=4, x=80, 78, …, 0 … z=19, x=5, 3, 1 z=20, x=0 因此，组合总数为...100以内的偶数+95以内的奇数+90以内的偶数+…+5以内的奇数+1，即为： (51+48)+(46+43)+(41+38)+(36+33)+(31+28)+(26+23)+(21+18)+(16+...13)+(11+8)+(6+3)+1 某个偶数m以内的偶数个数（包括0）可以表示为m/2+1=(m+2)/2 某个奇数m以内的奇数个数也可以表示为(m+2)/2 import java.util.zip.DeflaterOutputStream

1.2K3 0

R-rbind.fill|列数不一致的多个数据集“智能”合并，Get！

Q：多个数据集，列数不一致，列名也不一致，如何按行合并，然后保留全部文件的变量并集呢？ A：使用 rbind.fill 函数试试！...数据集按列合并时，可以根据merge 或者 dplyr函数包的merge系列函数决定连接方式，达到数据合并的需求。...data1，data2，data3 列数不一致，列名也不一致，现在需要按行合并，可能的问题： 1）rbind：是根据行进行合并（行叠加）但是要求rbind(a, c)中矩阵a、c的列数必需相等。...2）列数相同的时候，变量名不一致也会合并，导致出错二 rbind.fill“智能”合并列数不一致多个数据集，需要按行合并，尝试使用plyr包rbind.fill函数 library(plyr) rbind.fill...呐，就是这样，rbind.fill函数会自动对应数据列名，不存在的会补充列，缺失时NA填充。

2.9K4 0

Hive 和 Spark 分区策略剖析

在Hive中，分区可以基于多个列进行，这些列的值组合形成目录名称。例如，如果我们将“t_orders_name”表按照日期和地区分区，那么目录的名称将包含日期和地区值的组合。...在Spark中，分区的数量由Spark执行引擎根据数据大小和硬件资源自动计算得出。Spark的分区数越多，可以并行处理的数据也就越多，因此也能更快的完成计算任务。...但是，如果分区数太多，将会导致过多的任务调度和数据传输开销，从而降低整体的性能。因此，Spark分区数的选择应该考虑数据大小、硬件资源和计算任务复杂度等因素。...虽然可以使用 Spark SizeEstimator应用程序通过内存中的数据的大小进行估算。但是，SizeEstimator会考虑数据帧、数据集的内部消耗，以及数据的大小。...在应用分区策略时，还可以通过一些优化措施来进一步提高分区的性能和效率，例如合理设置分区数、避免过多的分区列、减少重复数据等。

1.4K4 0

基于PySpark的流媒体用户流失预测

定义客户流失变量：1—在观察期内取消订阅的用户，0—始终保留服务的用户由于数据集的大小，该项目是通过利用apache spark分布式集群计算框架，我们使用Spark的Python API，即PySpark...整个数据集由大约2600万行/日志组成，而子集包含286500行。完整的数据集收集22277个不同用户的日志，而子集仅涵盖225个用户的活动。...子集数据集包含58300个免费用户和228000个付费用户。两个数据集都有18列，如下所示。...下面一节将详细介绍不同类型的页面「page」列包含用户在应用程序中访问过的所有页面的日志。...5.建模与评估我们首先使用交叉验证的网格搜索来测试几个参数组合的性能，所有这些都是从较小的稀疏用户活动数据集中获得的用户级数据。

3.4K4 1

Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分....可以使用describe函数来返回一个DataFrame, 其中会包含非空项目数, 平均值, 标准偏差以及每个数字列的最小值和最大值等信息....列联表是统计学中的一个强大的工具, 用于观察变量的统计显着性(或独立性). 在Spark 1.4中, 用户将能够将DataFrame的两列进行交叉以获得在这些列中观察到的不同对的计数....5.出现次数多的项目找出每列中哪些项目频繁出现, 这对理解数据集非常有用. 在Spark 1.4中, 用户将能够使用DataFrame找到一组列的频繁项目....你还可以通过使用struct函数创建一个组合列来查找列组合的频繁项目： In [5]: from pyspark.sql.functions import struct In [6]: freq =

14.6K6 0

Spark数据工程｜专题（1）——引入，安装，数据填充，异常处理等

Spark写入数据 Spark是分布式计算的框架，所以它的写入数据的方式也有所不同。...不同的数据自然要有不同的处理方式，因此我们这里也会介绍使用不同的方式进行填充时，对应的不同的代码。在这一部分，我们会介绍以平均数，中位数，众数和自己手动处理方式进行空值填充的方式。...Note 4: Row是一个Spark的数据格式，表示一行数据，它实现了一些可以直接将数据转为不同格式的方法。所以对代码，我们可以这么改一下。...因为这里的语句很简单，一看就知道这个数据在第一行第一列，所以也很好写后续的操作。说完平均数，中位数，众数之后，还有两个比较好解决的需求是最大值和最小值。...这里主要的观察是，Spark会把代码拆成不同的job，然后不同的job内会拆成不同的stage和task。当然这里具有一些Spark的专有的名词，它们都具有不同的意义。

6.5K4 0

点击加载更多

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

不同列不同行的数据如何进行转置？

生成两表（列）数据全部组合的极简方法

2021-01-13：很多列的数据，任意一列组合查询，mysql....

使用spark对hive表中的多列数据判重

【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

大数据不同的瑞士军刀：对比 Spark 和 MapReduce

2022-02-04：组合总和 Ⅳ。给你一个由不同整数组成的数

C++ 连接数据库的入口和获取列数、数据

如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

揭开Spark Streaming神秘面纱⑥ - Spark Streaming结合 Kafka 两种不同的数据接收方式比较

PowerQuery汇总全年数据时列数不一样的处理访求

问与答62：如何按指定个数在Excel中获得一列数据的所有可能组合？

初识JAVA：华为面试写一个程序：要求出用1，2，5这三个数不同个数组合的和为100的组合个数

PySpark UD(A)F 的高效使用

华为面试题：写一个程序要求出用1，2，5这三个数不同个数组合的和为100的组合个数(Java实现）

R-rbind.fill|列数不一致的多个数据集“智能”合并，Get！

Hive 和 Spark 分区策略剖析

基于PySpark的流媒体用户流失预测

Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

Spark数据工程｜专题（1）——引入，安装，数据填充，异常处理等

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐