我正在尝试使用pyspark通过Python运行Sparkgraphx。我的安装看起来是正确的，因为我能够很好地运行pyspark教程和(Java)GraphX教程。大概因为GraphX是Spark的一部分，pyspark应该能够接口(interface)它，对吗？以下是pyspark的教程:http://spark.apache.org/docs/0.9.0/quick-start.htmlhttp://spark.apache.org/docs/0.9.0/python-programming-guide.html以下是GraphX的:http://spark.apache.org
我正在尝试使用pyspark通过Python运行Sparkgraphx。我的安装看起来是正确的，因为我能够很好地运行pyspark教程和(Java)GraphX教程。大概因为GraphX是Spark的一部分，pyspark应该能够接口(interface)它，对吗？以下是pyspark的教程:http://spark.apache.org/docs/0.9.0/quick-start.htmlhttp://spark.apache.org/docs/0.9.0/python-programming-guide.html以下是GraphX的:http://spark.apache.org
我有一个名为df的pandas.DataFrame，它有一个自动生成的索引，其中有一列dt:df['dt'].dtype,df['dt'][0]#(dtype('我想做的是创建一个截断为小时精度的新列。我目前正在使用:df['dt2']=df['dt'].apply(lambdaL:datetime(L.year,L.month,L.day,L.hour))这行得通，所以没关系。但是，我有一种使用pandas.tseries.offsets或创建DatetimeIndex或类似方法的好方法。如果可能的话，是否有一些pandas魔法可以做到这一点？ 最佳答案
我有一个名为df的pandas.DataFrame，它有一个自动生成的索引，其中有一列dt:df['dt'].dtype,df['dt'][0]#(dtype('我想做的是创建一个截断为小时精度的新列。我目前正在使用:df['dt2']=df['dt'].apply(lambdaL:datetime(L.year,L.month,L.day,L.hour))这行得通，所以没关系。但是，我有一种使用pandas.tseries.offsets或创建DatetimeIndex或类似方法的好方法。如果可能的话，是否有一些pandas魔法可以做到这一点？ 最佳答案
我正在尝试将SparkRDD转换为DataFrame。我已经看到将方案传递给的文档和示例sqlContext.CreateDataFrame(rdd,schema)函数。但我有38个列或字段，这将进一步增加。如果我手动给schema指定每个字段信息，那将是一件非常乏味的工作。有没有其他方法可以在不知道之前列信息的情况下指定架构。 最佳答案 看，在Spark中有两种方法可以将RDD转换为DF。toDF()和createDataFrame(rdd,schema)我将向您展示如何动态地做到这一点。toDF()toDF()命令提供了将RDD
我正在尝试将SparkRDD转换为DataFrame。我已经看到将方案传递给的文档和示例sqlContext.CreateDataFrame(rdd,schema)函数。但我有38个列或字段，这将进一步增加。如果我手动给schema指定每个字段信息，那将是一件非常乏味的工作。有没有其他方法可以在不知道之前列信息的情况下指定架构。 最佳答案 看，在Spark中有两种方法可以将RDD转换为DF。toDF()和createDataFrame(rdd,schema)我将向您展示如何动态地做到这一点。toDF()toDF()命令提供了将RDD
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
