我已经从SQLServer表中加载了一个DataFrame。它看起来像这样:>>>df.show()+--------------------+----------+|timestamp|Value|+--------------------+----------+|2015-12-0200:10:...|652.8||2015-12-0200:20:...|518.4||2015-12-0200:30:...|524.6||2015-12-0200:40:...|382.9||2015-12-0200:50:...|461.6||2015-12-0201:00:...|476.6||
我已经从SQLServer表中加载了一个DataFrame。它看起来像这样:>>>df.show()+--------------------+----------+|timestamp|Value|+--------------------+----------+|2015-12-0200:10:...|652.8||2015-12-0200:20:...|518.4||2015-12-0200:30:...|524.6||2015-12-0200:40:...|382.9||2015-12-0200:50:...|461.6||2015-12-0201:00:...|476.6||
我正在尝试对数据框使用一些Windows函数(ntile和percentRank)，但我不知道如何使用它们。谁能帮我解决这个问题？在PythonAPIdocumentation没有关于它的例子。具体来说，我正在尝试获取数据框中数字字段的分位数。我正在使用spark1.4.0。 最佳答案 要使用窗口函数，您必须先创建一个窗口。定义与普通SQL几乎相同，这意味着您可以定义顺序、分区或两者。首先让我们创建一些虚拟数据:importnumpyasnpnp.random.seed(1)keys=["foo"]*10+["bar"]*10val
我正在尝试对数据框使用一些Windows函数(ntile和percentRank)，但我不知道如何使用它们。谁能帮我解决这个问题？在PythonAPIdocumentation没有关于它的例子。具体来说，我正在尝试获取数据框中数字字段的分位数。我正在使用spark1.4.0。 最佳答案 要使用窗口函数，您必须先创建一个窗口。定义与普通SQL几乎相同，这意味着您可以定义顺序、分区或两者。首先让我们创建一些虚拟数据:importnumpyasnpnp.random.seed(1)keys=["foo"]*10+["bar"]*10val
我在Spark-Python中有以下代码来从DataFrame的模式中获取名称列表，它工作正常，但我如何获取数据类型列表？columnNames=df.schema.names例如，像这样的东西:columnTypes=df.schema.types有什么方法可以获取DataFrame架构中包含的数据类型的单独列表？ 最佳答案 这里有一个建议:df=sqlContext.createDataFrame([('a',1)])types=[f.dataTypeforfindf.schema.fields]types>[StringTyp
我在Spark-Python中有以下代码来从DataFrame的模式中获取名称列表，它工作正常，但我如何获取数据类型列表？columnNames=df.schema.names例如，像这样的东西:columnTypes=df.schema.types有什么方法可以获取DataFrame架构中包含的数据类型的单独列表？ 最佳答案 这里有一个建议:df=sqlContext.createDataFrame([('a',1)])types=[f.dataTypeforfindf.schema.fields]types>[StringTyp
我几乎可以肯定以前有人问过这个问题，但是asearchthroughstackoverflow没有回答我的问题。不是[2]的副本因为我想要最大值，而不是最频繁的项目。我是pyspark的新手，正在尝试做一些非常简单的事情:我想对“A”列进行分组，然后只保留每个组中在“B”列中具有最大值的行。像这样:df_cleaned=df.groupBy("A").agg(F.max("B"))不幸的是，这会丢弃所有其他列-df_cleaned仅包含列“A”和B的最大值。我该如何保留这些行？(“A”、“B”、“C”……) 最佳答案 您可以在没有u
我几乎可以肯定以前有人问过这个问题，但是asearchthroughstackoverflow没有回答我的问题。不是[2]的副本因为我想要最大值，而不是最频繁的项目。我是pyspark的新手，正在尝试做一些非常简单的事情:我想对“A”列进行分组，然后只保留每个组中在“B”列中具有最大值的行。像这样:df_cleaned=df.groupBy("A").agg(F.max("B"))不幸的是，这会丢弃所有其他列-df_cleaned仅包含列“A”和B的最大值。我该如何保留这些行？(“A”、“B”、“C”……) 最佳答案 您可以在没有u
在本文中，我将和大家一起学习如何在Windows上安装和运行PySpark，以及如何使用WebUI启动历史服务器和监控Jobs。安装Python或Anaconda发行版https://www.python.org/downloads/windows/从Python.org或Anaconda发行版下载并安装Python，其中包括Python、SpyderIDE和Jupyternotebook。我建议使用Anaconda，因为它很受机器学习和数据科学社区的欢迎和使用。https://www.anaconda.com/推荐使用Anaconda安装PySpark并运行Jupyternotebook。技
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