我有一个数据帧,我想将它与另一个数据帧进行匹配,并在pyspark中进行一些计算。例如: # the data to calculate
from pyspark.sql import SparkSession
spk = SparkSession.builder.appName("dataFrame").getOrCreate()
df = spk.createDataFrame([
("Hi I heard about Spark".split(" "), ),
([],),
("I wish Java co
使用pyspark,我希望能够对spark数据帧进行分组,对组进行排序,然后提供行号。所以
Group Date
A 2000
A 2002
A 2007
B 1999
B 2015
会变成
Group Date row_num
A 2000 0
A 2002 1
A 2007 2
B 1999 0
B 2015 1
我已经在现有的数据框中添加了一个新列,但它没有反映在数据帧中。
customerDf.withColumn("fullname",expr("concat(firstname,'|',lastname)"))
customerDf.show() # it's showing existing old df records without new columns.
如果我们可以将数据帧分配给另一个数据帧,我们就可以看到结果
test = customerDf.withColumn("fullname",expr("
我有两个数据帧 df_1:
ID | title | name | age
----------------------------------
32 | AA | Alex | 30
----------------------------------
4568 | BB | Dom | 35
----------------------------------
3804 | CC | pascal | 58
----------------------------------
df_2:
I
我正在尝试使用PySpark编写一个查询来计算大型数据帧中的所有null值。在读取数据集后,我执行以下操作: import pyspark.sql.functions as F
df_agg = df.agg(*[F.count(F.when(F.isnull(c), c)).alias(c) for c in df.columns])
df_countnull_agg.coalesce(1).write.option("header", "true").mode("overwrite").csv(path) 这很好用,df_agg数据帧给
我正在尝试将numpy lambda函数转换为PySpark数据帧的等效函数。我一直在努力寻找正确的函数/方法。
我在一个Pandas数据帧上执行以下操作,为panda_stack生成一个新列label
panda_stack['label'] = panda_stack.groupby('id')['prob1'].transform(lambda x: 0.0 if all(np.isnan(x)) else 1.0)
基本上,我有:
id prob1
id1 NA
id1 0.12
id2 NA
并且想要:
id label
i