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我对 Spark 很陌生,目前正在通过 sparkly 包使用 R API 使用它。我从 hive 查询创建了一个 Spark 数据框。源表中未正确指定数据类型,我试图通过利用来自 dplyr
的函数来重置数据类型。包裹。下面是我试过的代码:
prod_dev <- sdf_load_table(...)
num_var <- c("var1", "var2"....)
cat_var <- c("var_a","var_b", ...)
pos1 <- which(colnames(prod_dev) %in% num_var)
pos2 <- which(colnames(prod_dev) %in% cat_var)
prod_model_tbl <- prod_dev %>%
mutate(age = 2016- as.numeric(substr(dob_yyyymmdd,1,4))) %>%
mutate(msa_fg = ifelse(is.na(msacode2000), 0, 1)) %>%
mutate(csa_fg = ifelse(is.na(csacode), 0, 1)) %>%
mutate_each(funs(factor), pos2) %>%
mutate_each(funs(as.numeric), pos1)
> head(prod_model_tbl)
Source: query [?? x 99]
Database: spark connection master=yarn-client app=sparklyr_test local=FALSE
Error: org.apache.spark.sql.AnalysisException: undefined function FACTOR; line 97 pos 2248 at org.apache.spark.sql.hive.HiveFunctionRegistry....
最佳答案
通常,您可以使用标准 R 泛型函数进行类型转换。例如:
df <- data.frame(x=c(1, NA), y=c("-1", "2"))
copy_to(sc, df, "df", overwrite=TRUE) %>%
mutate(x_char = as.character(x)) %>%
mutate(y_numeric = as.numeric(y))
Source: query [2 x 4]
Database: spark connection master=...
x y x_char y_numeric
<dbl> <chr> <chr> <dbl>
1 1 -1 1.0 -1
2 NaN 2 <NA> 2
factor
.
double
类型和列元数据来表示分类变量和 ML
Transformers
,它不是 SQL 的一部分,用于编码。因此没有
factor
的位置/
as.factor
. SparkR 在使用 ML 时提供了一些自动转换,但我不确定
sparklyr
中是否有类似的机制| (我所知道的最接近的是
ml_create_dummy_variables
)。
关于r - 使用 sparklyr 将列数据类型更改为因子,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41254127/
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我是 sparklyr 的新手(但熟悉 spark 和 pyspark),我有一个非常基本的问题。我正在尝试根据部分匹配过滤列。在 dplyr 中,我会这样写我的操作: businesses %>%
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!