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python - PySpark:TypeError: 'Column' 对象不可调用

coder 2023-08-22 原文

我正在从 HDFS 加载数据，我想按特定变量过滤这些数据。但不知何故 Column.isin 命令不起作用。它抛出这个错误:

TypeError: 'Column' object is not callable

from pyspark.sql.functions import udf, col
variables = ('852-PI-769', '812-HC-037', '852-PC-571-OUT')
df = sqlContext.read.option("mergeSchema", "true").parquet("parameters.parquet")
same_var = col("Variable").isin(variables)
df2 = df.filter(same_var)

架构如下所示:

df.printSchema()
root
 |-- Time: timestamp (nullable = true)
 |-- Value: float (nullable = true)
 |-- Variable: string (nullable = true)

知道我做错了什么吗？ PS:这是带有 Jupyter Notebook 的 Spark 1.4。

最佳答案

问题是 isin 已在 1.5.0 版中添加到 Spark 中，因此在您的 Spark 版本中尚不可用，如 isin here 的文档所示。

在 1.3.0 中引入的 Scala API 中有一个类似的函数 in 具有类似的功能(由于 in 仅接受列，因此输入有一些差异)。在 PySpark 中，此函数称为 inSet。文档中的使用示例:

df[df.name.inSet("Bob", "Mike")]
df[df.age.inSet([1, 2, 3])]

注意:inSet 在 1.5.0 及以后的版本中被删除，isin 应该在较新的版本中使用。

关于python - PySpark:TypeError: 'Column' 对象不可调用，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39367662/

TypeErrorampcodesectionColumnpythonapache-sparkpysparkspark-dataframe

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