我有一个带有多个数字列的pyspark DF，我想，对于每一列，根据每个变量计算该行的小数点或其他分位数秩 这对于熊猫来说很简单，因为我们可以使用qcut函数为每个变量创建一个新列，将值0分配给n-1，如pd.qcut（x，q=n）中的“q” 如何在pyspark中实现这一点？我试过以下方法，但很明显，三分之一之间的断点并不唯一。我想得到分配给1的下1/3数据，分配给2的下1/3数据和分配给3的上1/3数据。我希望能够改变这一点，也许使用1/10，1/32等 w = Window.partit

我是个新手。试图理解UpdateStateByKey操作的重要性？它有什么用？存储任意状态的必要性是什么？它是如何工作的？updateStateByKey方法允许您基于来自流的数据创建状态信息 例如，如果您有一个天气传感器，它以传感器id、时间戳、值的格式发送给定传感器id的当前状态，如风速、温度，您可以使用updateStateByKey来构建一个表示传感器间当前天气状态的流，如[sensor_1，current_weather_data，sensor_2，current_weather_da

我需要计算配置单元表的SparkSQL中重复行的数量 from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql import HiveContext from pyspark.sql.types import * from pyspark.sql import Row app_name="test" conf = SparkConf().setAppName(app_name) sc = SparkContext(conf=conf

在pyspark中，如何将输入RDD（其中每个键都有一个值列表）转换为输出RDD（其中每个值都有它所属的键列表） 输入 [(1, ['a','b','c','e']), (2, ['b','d']), (3, ['a','d']), (4, ['b','c'])] [('a', [1, 3]), ('b', [1, 2, 4]), ('c', [1, 4]), ('d', [2,3]), ('e', [1])] 输出 [(1, ['a','b','c','e']), (2, ['b','d'

一般来说，我对pyspark和python比较陌生。这可能很琐碎，但我不太明白 我有一个数据集，它包含一个ID、一个日期列和一个包含浮点数的X列。我想做的是，在ID和按日期排序的基础上，计算运行总数X。当运行总数超过值Y时，重新启动总数。下面是一个示例，其中Y=20： |ID |DATE | X | cumsum_X | ----------------------------------- | 1| 2017-03-01| 10| 10| | 1|

我想从两列中删除重复的行。包含两个值的行具有相同的记录，但顺序相反 |--------------|-------------------| | name | alt_name | |----------------------------------| | a10.samsung | a20.samsung | | x.iphone | xr.iphone | | 3.nokia | 5.nokia

我有一个数据框，其中一个字符串类型列包含一个项目列表，我想分解这些项目，使其成为父数据框的一部分。我怎么做 以下是创建示例数据帧的代码： from pyspark.sql import Row from collections import OrderedDict def convert_to_row(d: dict) -> Row: return Row(**OrderedDict(sorted(d.items()))) df=sc.parallelize([{"arg1":

我在一个类中有一个rdd，我将map函数定义为class method，当我将map函数传递给pyspark map时，它引发了一个错误：py4j.Py4JException:method\uuu getstate\uuu（[]）不存在，我的代码： class A(object): def __init__(self): conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("A") self.spark = SparkSessi

我已将一个长数据帧旋转到宽数据帧。这个新的数据框架有更多的新变量从枢轴中产生。这些都是Spark数据框中的stringType。我如何才能让pyspark重新推断这些新列的数据类型，以便将小数识别为float/double而不是字符串 背景：每个表中这些新列的数量和数据透视表的数量太大，无法手动构建模式 如果PySpark中有类似于Pandas的推断对象（），那就太好了。我不能使用Pandas，因为该工作位于AWS Glue Spark中，它不提供Pandas库。您可以使用类来处理您的问题。您可

示例name.csv数据： Name, ,Age, ,Class, Diwakar,, ,25,, ,12, , , , , , Prabhat, ,27, ,15, Zyan, ,30, ,17, Jack, ,35, ,21, 读取csv文件： names = spark.read.csv("name.csv", header="true", inferSchema="true") names.show() 将此作为输出，我们将丢失一些数据： +-------+----+---+---

我需要一次读取多个csv文件。现在，这些csv文件可能具有可变的列数和任意顺序。我们要求从csv文件中只读取特定列。我们怎么做？我曾尝试定义自定义模式，但后来我在列中得到了不同的数据 例如： CSV文件 身份证、姓名、地址 如何仅选择Id和地址列。因为若我说select（Id，Address），那个么它会在Address列中给我Id和Name数据。在读取时，我只想根据标题名称选择ID和地址列 谢谢， Naveed您可以迭代文件并创建最终数据帧，如： files = ['path/to/file1

我必须在spark dataframe或rdd（最好是dataframe）上应用逻辑，这需要生成两个额外的列。第一个生成的列依赖于同一行的其他列，第二个生成的列依赖于前一行的第一个生成列 以下是问题陈述的表格形式。A和B列在dataframe中可用。将生成C和D列 A | B | C | D ------------------------------------ 1 | 100 | default val | C1-B1 2 | 200 | D

我正在测试新的databricks connect，我经常在databricks上的python脚本中使用sql变量，但是我无法通过dbconnect使用这些变量。下面的示例在databricks中运行良好，但在dbconnect中不起作用： from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext import pandas as pd spark = SparkSession.builder.getOrC

我正在开发一个API，其中一个函数应该接收spark数据框，并使用spark数据框中的模式执行操作 由于不能保证用户将创建数据帧并将推断模式设置为True，因此我的函数将收到一个没有推断模式的数据帧，因此如果出现这种情况，我想抛出一个错误 我是否可以检查数据帧是否已使用inferSchema=True创建？ 还是有一个pyspark函数可以在创建数据帧后推断模式 由于inferSchema=False所有列都是StringType，因此我不能基于此拒绝数据帧，因为这是某些数据帧的可能模式。不，它

我编写了一个模块，其中包含作用于PySpark数据帧的函数。它们对数据帧中的列进行转换，然后返回一个新的数据帧。下面是一个代码示例，缩短为仅包含一个函数： from pyspark.sql import functions as F from pyspark.sql import types as t import pandas as pd import numpy as np metadta=pd.DataFrame(pd.read_csv("metadata.csv")) # this

我正在运行一个spark应用程序，通过pyspark交互式shell使用EMR 我正在尝试连接到一个名为：content\u publisher\u events\u log的配置单元表，通过我的色调控制台使用完全相同的查询，我知道该表不是空的，但当我尝试通过pyspark读取它时，我得到count=0，如下所示： from pyspark.sql import HiveContext Query=""" select dt from default.content_publisher_eve

检查是否有人使用pyspark分发数据，并使用pyspark查找外部API和存储结果 我正在研究这个问题： 我有一个包含100000行用户代理的源文件。我必须查找一个外部API（使用请求），获取用户代理的特征，并存储这些特征。我能够以合理的方式通过队列和线程来实现这一点。 然而，我注意到，10万行数可能会变成100万行 我在考虑是否可以使用Spark来分发这些数据，并使用执行器以并行方式执行API查找操作 有人做到了吗？你能解释一下外部api吗。它是否连接到某个数据库或文件系统。Spark支持j

我在下面有一个数据框（表），我在第3列和第4列上使用sum函数 df.show() +---------+------+---+---+ | _1| _2| _3| _4| +---------+------+---+---+ | playerID|yearID| HR|RBI| |aardsda01| 2004| 0| 0| |aardsda01| 2006| 0| 0| |aardsda01| 2007| 0| 0| |aardsda01| 2008|

目前我可以运行Glue PySpark作业，但这是否可以从Glue此作业调用lambda函数？使用我的PySparkGlue作业中的以下代码，我正在调用lambda函数 lambda_client = boto3.client('lambda', region_name='us-west-2') response = lambda_client.invoke(FunctionName='test-lambda') 错误： botocore.exceptions.ClientError:调用调

我在Pyspark的Databricks中使用NLP任务时遇到性能问题： 上下文： 我有2个pyspark数据帧，其中包含一个“ID”列和一个“文本”列，例如： Table A | Table B ID_A TEXT_A | ID_B TEXT_B 0 text_A0 | 0 text_B0 1 text_A1 | 1 text_B1 2 text_A2

在所有数据准备工作完成后，我想在pyspark中实现随机森林回归。我想要实现的示例代码。来自文档： >>> from numpy import allclose >>> from pyspark.ml.linalg import Vectors >>> from pyspark.ml.regression import RandomForestRegressor >>> df = spark.createDataFrame(

从这里，我们学习了如何删除基于某些特定变量的重复观测值。如果我想以RDD的形式保存这些重复的观察结果，该怎么办？我猜rdd.substract（）如果rdd包含数十亿个观察值，可能效率不高。所以除了使用rdd.substract（），还有其他方法可以使用吗 如果您需要两个数据集，一个数据集只有不同的值，另一个数据集有重复的值，那么应该使用subtract。这将提供准确的结果。如果您只需要副本，您可以使用sql来获得它 df.createOrReplaceTempView('mydf') df2

我正在尝试使用pyspark创建一个外部表 我的代码类似于以下代码： query=""" CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS myschema.mytable ( col1 STRING, col2 STRING, col3 STRING, col4 STRING, ... ... a further 600+ columns here ... ) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.Ope

需要ncr输出才能在pyspark代码中包含以下三个标签组合 ['AAA'，'AAB'，'AAC'，'AAD'，'AAE'，'AAF'，'AAG'，'AAH'，'AAI'，'AAJ'，'AAK'，'AAL'，'AAM'，'AAN'，'AAO'，'AAP'，'AAQ'，'AAR'，'AAS'，'BAB'，'BAC'，'BAI'，'BAK'，'BAL'，'BAM'，'BAK'，'BAP'，'BAQ'，'BAM'，'BAT'，'BAU'，'BAV'，'YYT'，'YY YYX'] random42 =

我们有一个EBCDIC大型机格式文件，它已经加载到Hadoop HDFS系统中。该文件也具有相应的COBOL结构。我们必须从HDFS读取此文件，将文件数据转换为ASCII格式，并需要根据其COBOL结构将数据拆分为数据帧。我尝试了一些似乎不起作用的选择。任何人都可以向我们推荐一些行之有效的方法。查找COBOL语言参考手册以及DISPLAY-OF和National OF的研究功能。链接： 对于python，请查看Copybook包（）。它支持Copybook的大多数功能，包括重定义和发生以及多种P

我只是想知道：是否可以访问Knime中发布的 我在Knime工作流中有一个节点。在Knime之外，我编写了一个Python脚本，使用但是。。。它似乎没有检测到它 有这样做的例子或建议吗 提前感谢您可以访问Hive，而Spark和HDFS则无法访问。您可以通过JDBC和端口连接到配置单元，该端口在节点执行时随机化。有关它的信息应该在第一个输出端口-DB会话中。可以访问配置单元，而Spark和HDFS则不能访问。您可以通过JDBC和端口连接到配置单元，该端口在节点执行时随机化。有关它的信息应在第一个

我是pyspark的新手，来这里尝试做下面的事情 为每个cookie调用函数PrintDetails，然后将结果写入文件。sql查询返回正确的数据，我也可以将其序列化为文件。 是否有人可以帮助处理每个cookie上的for语句。调用UDF的语法应该是什么？如何将输出写入文本文件 感谢您的帮助。 谢谢 你可以像下面这样做 cookie_df= cookie_and_time.withColumn("cookies",PrintDetails(cookie('cookie'), cookie('im

我正在我的数据集上运行一个简单的EDA，它有59K行和21列。我想看到的是所有列的列表以及空/非空的百分比。我在虚拟机的Jupyter中运行了以下代码： #Checking nulls by column from pyspark.sql.functions import * null_df = datingDF.select([(count(when(isnan(c) | col(c).isNull(), c))/count(lit(1))).alias(c) for c in datingD

您好，我在数据框中有此列： |事件时间| 2019-12-01 00:17： 2019-12-01 00:17： 2019-12-01 00:17： 2019-12-01 00:17： 2019-12-01 00:17： ____________________________________________________________" 我想拆分event_time列，在这里，一天被放入一个day列，一小时被放入一个hour列。 这里是我到目前为止所拥有的（注意，我的数据帧称为purcha

我在重命名列时出错，因为列名中有空格，我是否可以重命名它 df=df.withcolumn重命名（“标准偏差”、“标准偏差”） 错误：AnalysisException:属性名称“std偏差”包含“，；{}（）\n\t=”之间的无效字符。请使用别名重命名它。 我尝试了另一种使用alias的方法，但没有成功 df=df.选择（列（“标准偏差”）.别名（“标准偏差”）） 有没有办法重命名包含空格的列 错误：AnalysisException:属性名称“std偏差”包含“，；{}（）\n\t=”之间的

我正在Pyspark中为现有数据帧创建一个新的coulmn，方法是搜索一个已归档的“script”并返回match作为新列的条目 import re as re def sw_fix(data_str): if re.compile(r'gaussian').search(data_str): cleaned_str = 'gaussian' elif re.compile(r'gromacs').search(data_str):

我正在使用pyspark和hivecontext.sql，我想从数据中过滤掉所有空值和空值 因此，我使用简单的sql命令首先过滤掉空值，但它不起作用 我的代码： hiveContext.sql("select column1 from table where column2 is not null") 但是它在没有表达式“where column2不为null”的情况下工作 错误： Py4JavaError: An error occurred while calling o577.showS

我是Pypark的新手。我有'Table A'和'Table B'，我需要将两者连接起来才能得到'Table C'。有人能帮我吗 我正在使用数据帧 我不知道如何以正确的方式将这些表连接在一起 表A： +--+----------+-----+ |id|year_month| qt | +--+----------+-----+ | 1| 2015-05| 190 | | 2| 2015-06| 390 | +--+----------+-----+ +---------+--

我有一个包含句子和布尔列（0或1）的数据集来分类评论的类型（有毒|严重|有毒|淫秽|威胁|侮辱|身份|仇恨）。 您可以在此处下载数据集： 我用空格过滤单词，只保留有用的单词，我保留了：形容词、副词、动词和名词使用此功能： def filter_words(words) : vec = [] conditions = ('ADV','NOUN','ADJ','VERB') for token in nlp(words): if not token.is_stop and toke

我对python很有经验，但对pyspark完全陌生。我有一个dataframe，它包含大约50万行，具有几个分类特性。对于每个功能，我都有一个热编码功能。下面是一个简化但具有代表性的代码示例 从pyspark.ml.feature导入StringIndexer，OneHotEncoder 从pyspark.ml导入管道 df = sc.parallelize([ (1, 'grocery'), (1, 'drinks'), (1, 'bakery'),

看起来这应该行得通，但我有错误： mu=平均值DF[输入] sigma=stddevdf[输入] dft=df.withColumnoutput，df[输入]-mu/sigma pyspark.sql.utils.AnalysisException:分组表达式序列为 空，并且''user`'不是聚合函数。包 '将'sumresponse'转换为双平均'sumresponse''/ stddev_sampCAST`sumsresponse`与中的`scaled`'相同 窗口函数或在第一个或第一个值

我动态生成一个查询字符串，如下所示，并将其传递给selectExpr（） 根据文件 选择expr（*expr）： 投影一组SQL表达式并返回一个新的数据帧。 这是接受SQL表达式的select（）的一个变体 问题在于变量“queryString”被视为单个字符串，而不是三个单独的列（这是正确的）。错误如下： ：org.apache.spark.sql.catalyst.parser.ParseException: ==SQL== “类别id为类别id”、“类别部门id为类别dpt\U id”、

我通过一个例子来解释我的问题： 假设我们有一个数据帧，如下所示： original_df = sc.createDataFrame([('x', 10,), ('x', 15,), ('x', 10,), ('x', 25,), ('y', 20,), ('y', 10,), ('y', 20,)], ["key", "price"] ) original_df.show() 输出： +---+-----+ |key|price| +---+-----+ | x| 10| | x|

我有以下代码： a） 生成本地Spark实例： # Load data from local machine into dataframe from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("Basic").master("local[*]").config("spark.network.timeout","50s").config("spark.executor.heartbeatInterval

我正在AWS胶水上使用PySpark。当我查看我的工作指标时，通常如下所示： 请注意，执行人的数量在一段时间后会下降，这是为什么？而且，洗牌是尖锐的，这是因为数据处理——在获得数据之后，需要很长时间吗？我怀疑我的工作中有些地方不是最优的。它依靠一台机器来完成大部分工作。但它是哪一部分呢？有什么建议吗 我的代码： import sys from awsglue.transforms import * from awsglue.utils import getResolvedOptions fro

在pyspark中，我会对数据帧执行连续操作，并希望从中间结果中获得输出。但它总是需要相同的时间，我想知道它是否缓存过任何东西？不同的问题是，使用中介结果的最佳实践是什么？在dd.compute（df.amount.max（），df.amount.min（））中，将找出需要缓存和计算的内容。pyspark中是否有类似的版本 在下面的示例中，当它到达print（）时，它会执行3x吗 df_purchase = spark.read.parquet("s3a:/example/location")[

目前，已在具有以下分布的不平衡数据集上构建了随机森林分类器（来自Spark ML）： +-------+----------------+ | score | n_observations | +-------+----------------+ | 0 | 256741 | | 1 | 13913 | | 2 | 7632 | | 3 | 15877 | | 4 |

我正在使用mget参数使用lftp从远程位置复制文件。将50个xml文件从sftp机器复制到本地Unix机器大约需要2分钟。我希望能够复制20k个文件。XML文件约为15kb。dataframe df_文件包含我要复制的所有XML文件的列表 我用20000个文件尝试了下面的代码，似乎需要几个小时才能用这些文件创建一个数据帧 for row in df_files.tolist(): print row cmd_p1 = """lftp sftp://userna

我试图找到一个解决办法，但一无所获。我在这方面是新手，所以如果你知道解决方案，请帮助我。 谢谢 在Databricks中，您可以使用下面描述的任何一种方法访问存储在ADL中的文件。 有三种访问Azure Data Lake存储Gen2的方法： 使用服务主体和OAuth 2.0将Azure Data Lake Storage Gen2文件系统装载到DBFS 直接使用服务主体 直接使用Azure Data Lake Storage Gen2存储帐户访问密钥 将文件系统中的文件当作本地文件装载和访问的

是否有可能更新udf中的列表/变量 让我们考虑一下这个场景： studentsWithNewId = [] udfChangeStudentId = udf(changeStudentId, IntegerType()) def changeStudentId(studentId): if condition: newStudentId = computeNewStudentId() // this function is based on studentsWith

我有一个10分钟间隔的pyspark数据帧，如何在一个分类特征和2小时的时间内聚合它，然后计算其他两个特征的平均值和第三个特征的第一个值 在pyspark中，我的示例数据如下所示。我想按“ind”和“date”的2小时时间分组，然后计算“sal”的平均值和“imp”的第一个值 from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SQLContext sc = SparkContext.getOrCreate() sqlContext

我们可以像下面那样指定编码吗 df.write.format（“text”）.option（“encoding”，“UTF-8”）.saveasTable您可以---如果您想创建外部表，也可以指定路径 df.write.option("path", "/some/path").option("encoding", "UTF-8").saveAsTable("t")

我有一个关于delta lake的hive metastore支持的问题， 我已经使用以下配置在独立spark会话上定义了元存储 pyspark --conf "spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog" --conf "spark.sql.extensions=io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension"

我是Pyspark的新手，我有一个包含客户id和文本的数据框，其中包含一个关联的值 +------+-----+------+ |id |text |value | +------+-----+------+ | 1 | Cat| 5| | 1 | Dog| 4| | 2 | Oil| 1| 我想基于关键字列表分析文本列，并创建一列，告诉我关键字是否在文本字段中，并提取相关值，预期结果如下 List_keywords = ["D

我有一个spark数据框，其中我需要根据当前行和前一行基于col_x值的金额总和来计算运行总数。当列中出现负数时，我应该打破以前记录的运行总计，并从当前行开始执行运行总计 样本数据集： 预期输出应如下所示： 如何使用pyspark通过数据帧实现这一点？我希望在实际场景中，您将有一个时间戳列来对数据进行排序，我使用带有zipindex的行号对数据进行排序，作为这里的解释基础 from pyspark.sql.window import Window import pyspark.sql.fun