我有一个很大的pyspark.sql.dataframe.DataFrame，我想保留(所以filter)URL保存在location列包含一个预先确定的字符串，例如'google.com'。我试过了:importpyspark.sql.functionsassfdf.filter(sf.col('location').contains('google.com')).show(5)但这会引发TypeError:_TypeError:'Column'objectisnotcallable'如何正确过滤我的df？提前谢谢了! 最佳答案
我有一个很大的pyspark.sql.dataframe.DataFrame，我想保留(所以filter)URL保存在location列包含一个预先确定的字符串，例如'google.com'。我试过了:importpyspark.sql.functionsassfdf.filter(sf.col('location').contains('google.com')).show(5)但这会引发TypeError:_TypeError:'Column'objectisnotcallable'如何正确过滤我的df？提前谢谢了! 最佳答案
我想按值对K/V对进行排序，然后取最大的五个值。我设法用第一个映射恢复K/V，用FALSE按降序排序，然后将key.value反转到原始(第二个映射)，然后取前5个是bigget，代码是这样的:RDD.map(lambdax:(x[1],x[0])).sortByKey(False).map(lambdax:(x[1],x[0])).take(5)我知道pySpark上有一个takeOrdered操作，但我只设法对值(而不是键)进行排序，我不知道如何进行降序排序:RDD.takeOrdered(5,key=lambdax:x[1]) 最佳答案
我想按值对K/V对进行排序，然后取最大的五个值。我设法用第一个映射恢复K/V，用FALSE按降序排序，然后将key.value反转到原始(第二个映射)，然后取前5个是bigget，代码是这样的:RDD.map(lambdax:(x[1],x[0])).sortByKey(False).map(lambdax:(x[1],x[0])).take(5)我知道pySpark上有一个takeOrdered操作，但我只设法对值(而不是键)进行排序，我不知道如何进行降序排序:RDD.takeOrdered(5,key=lambdax:x[1]) 最佳答案
我有一个PySpark数据框+-------+--------------+----+----+|address|date|name|food|+-------+--------------+----+----+|1111111|20151122045510|Yin|gre||1111111|20151122045501|Yin|gre||1111111|20151122045500|Yln|gra||1111112|20151122065832|Yun|ddd||1111113|20160101003221|Yan|fdf||1111111|20160703045231|Yin|gr
我有一个PySpark数据框+-------+--------------+----+----+|address|date|name|food|+-------+--------------+----+----+|1111111|20151122045510|Yin|gre||1111111|20151122045501|Yin|gre||1111111|20151122045500|Yln|gra||1111112|20151122065832|Yun|ddd||1111113|20160101003221|Yan|fdf||1111111|20160703045231|Yin|gr
我有一个RDD，我想把它转换成pandasdataframe。我知道要将RDD转换为普通的dataframe我们可以这样做df=rdd1.toDF()但我想将RDD转换为pandasdataframe而不是普通的dataframe。我该怎么做？ 最佳答案 您可以使用函数toPandas():ReturnsthecontentsofthisDataFrameasPandaspandas.DataFrame.ThisisonlyavailableifPandasisinstalledandavailable.>>>df.toPandas
我有一个RDD，我想把它转换成pandasdataframe。我知道要将RDD转换为普通的dataframe我们可以这样做df=rdd1.toDF()但我想将RDD转换为pandasdataframe而不是普通的dataframe。我该怎么做？ 最佳答案 您可以使用函数toPandas():ReturnsthecontentsofthisDataFrameasPandaspandas.DataFrame.ThisisonlyavailableifPandasisinstalledandavailable.>>>df.toPandas
我想知道如何在Spark(Pyspark)中实现以下目标初始数据框:+--+---+|id|num|+--+---+|4|9.0|+--+---+|3|7.0|+--+---+|2|3.0|+--+---+|1|5.0|+--+---+结果数据框:+--+---+-------+|id|num|new_Col|+--+---+-------+|4|9.0|7.0|+--+---+-------+|3|7.0|3.0|+--+---+-------+|2|3.0|5.0|+--+---+-------+我设法通过使用以下方式将新列“附加”到数据框中:df.withColumn("new_
我想知道如何在Spark(Pyspark)中实现以下目标初始数据框:+--+---+|id|num|+--+---+|4|9.0|+--+---+|3|7.0|+--+---+|2|3.0|+--+---+|1|5.0|+--+---+结果数据框:+--+---+-------+|id|num|new_Col|+--+---+-------+|4|9.0|7.0|+--+---+-------+|3|7.0|3.0|+--+---+-------+|2|3.0|5.0|+--+---+-------+我设法通过使用以下方式将新列“附加”到数据框中:df.withColumn("new_
