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我有一个 PySpark DataFrame 由三列组成，其结构如下。
In[1]: df.take(1)
Out[1]:
[Row(angle_est=-0.006815859163590619, rwsep_est=0.00019571401752467945, cost_est=34.33651951754235)]
angle_est )的每个值，并将其作为参数传递
xMisallignment到定义的函数来设置类对象的特定属性。定义的函数是:
def setMisAllignment(self, xMisallignment):
if np.abs(xMisallignment) > 0.8:
warnings.warn('You might set misallignment angle too large.')
self.MisAllignment = xMisallignment
MisAllignment反正没变。
df.select(df.angle_est).rdd.map(lambda row: model0.setMisAllignment(row))
In[2]: model0.MisAllignment
Out[2]: 0.00111511718224
最佳答案
您可以将您的函数注册为 spark UDF，类似于以下内容:
spark.udf.register("misallign", setMisAllignment)
关于apache-spark - 如何将函数应用于 PySpark DataFrame 指定列的每一行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45134930/
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C语言sscanf()函数：从字符串中读取指定格式的数据 头文件： ?
最近，我有一个关于工作预评估的问题，即使查询了每个功能的工作原理，我也不知道如何解决。这是一个伪代码。 下面是一个名为foo()的函数，该函数将被传递一个值并返回一个值。如果将以下值传递给foo函数，
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！