我需要下一行中的结果数据框，以便在groupBy之后的max('diff')列具有别名“maxDiff”。但是，下面的行没有进行任何更改，也不会引发错误。grpdf=joined_df.groupBy(temp1.datestamp).max('diff').alias("maxDiff") 最佳答案 你可以使用agg代替调用max方法:frompyspark.sql.functionsimportmaxjoined_df.groupBy(temp1.datestamp).agg(max("diff").alias("maxDiff
我需要下一行中的结果数据框，以便在groupBy之后的max('diff')列具有别名“maxDiff”。但是，下面的行没有进行任何更改，也不会引发错误。grpdf=joined_df.groupBy(temp1.datestamp).max('diff').alias("maxDiff") 最佳答案 你可以使用agg代替调用max方法:frompyspark.sql.functionsimportmaxjoined_df.groupBy(temp1.datestamp).agg(max("diff").alias("maxDiff
我有一个像这样的简单数据框:rdd=sc.parallelize([(0,"A",223,"201603","PORT"),(0,"A",22,"201602","PORT"),(0,"A",422,"201601","DOCK"),(1,"B",3213,"201602","DOCK"),(1,"B",3213,"201601","PORT"),(2,"C",2321,"201601","DOCK")])df_data=sqlContext.createDataFrame(rdd,["id","type","cost","date","ship"])df_data.show()+--
我有一个像这样的简单数据框:rdd=sc.parallelize([(0,"A",223,"201603","PORT"),(0,"A",22,"201602","PORT"),(0,"A",422,"201601","DOCK"),(1,"B",3213,"201602","DOCK"),(1,"B",3213,"201601","PORT"),(2,"C",2321,"201601","DOCK")])df_data=sqlContext.createDataFrame(rdd,["id","type","cost","date","ship"])df_data.show()+--
我在python/pyspark中有一个数据框，其中包含idtimecityzip等列。.....现在我向这个数据框添加了一个新列name。现在我必须以name列在id之后的方式排列列我已经完成了如下操作change_cols=['id','name']cols=([colforcolinchange_colsifcolindf]+[colforcolindfifcolnotinchange_cols])df=df[cols]我收到了这个错误pyspark.sql.utils.AnalysisException:u"Reference'id'isambiguous,couldbe:id
我在python/pyspark中有一个数据框，其中包含idtimecityzip等列。.....现在我向这个数据框添加了一个新列name。现在我必须以name列在id之后的方式排列列我已经完成了如下操作change_cols=['id','name']cols=([colforcolinchange_colsifcolindf]+[colforcolindfifcolnotinchange_cols])df=df[cols]我收到了这个错误pyspark.sql.utils.AnalysisException:u"Reference'id'isambiguous,couldbe:id
我有一个Spark1.5.0DataFrame在同一列中混合使用null和空字符串。我想将所有列中的所有空字符串转换为null(None，在Python中)。DataFrame可能有数百列，因此我试图避免对每一列进行硬编码操作。请参阅下面的尝试，这会导致错误。frompyspark.sqlimportSQLContextsqlContext=SQLContext(sc)##CreateatestDataFrametestDF=sqlContext.createDataFrame([Row(col1='foo',col2=1),Row(col1='',col2=2),Row(col1=N
我有一个Spark1.5.0DataFrame在同一列中混合使用null和空字符串。我想将所有列中的所有空字符串转换为null(None，在Python中)。DataFrame可能有数百列，因此我试图避免对每一列进行硬编码操作。请参阅下面的尝试，这会导致错误。frompyspark.sqlimportSQLContextsqlContext=SQLContext(sc)##CreateatestDataFrametestDF=sqlContext.createDataFrame([Row(col1='foo',col2=1),Row(col1='',col2=2),Row(col1=N
我有一条简单的线:line="Hello,world"我想将它转换为只有一个元素的RDD。我试过了sc.parallelize(line)但它得到:sc.parallelize(line).collect()['H','e','l','l','o',',','','w','o','r','l','d']有什么想法吗？ 最佳答案 尝试使用List作为参数:sc.parallelize(List(line)).collect()返回res1:Array[String]=Array(hello,world)
我有一条简单的线:line="Hello,world"我想将它转换为只有一个元素的RDD。我试过了sc.parallelize(line)但它得到:sc.parallelize(line).collect()['H','e','l','l','o',',','','w','o','r','l','d']有什么想法吗？ 最佳答案 尝试使用List作为参数:sc.parallelize(List(line)).collect()返回res1:Array[String]=Array(hello,world)
