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如何在 pyspark 中对数据帧进行过采样？
df.sample(fractions, seed)
它只对 df 的一小部分进行采样，它不能过采样。
最佳答案
您可以使用 sample method 进行过度采样如下:
df.sample(withReplacement=True, total_percent_of_upsample, seed)
sample(withReplacement, fraction, seed=None)
True 表示您想要使用替换进行采样。
关于pyspark - 如何在 Pyspark 中对数据帧进行过采样？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49252538/
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我有以下使用 pyspark.ml 包进行线性回归的代码。但是，当模型适合时，我在最后一行收到此错误消息: IllegalArgumentException: u'requirement failed
我有一个由 | 分隔的平面文件(管道)，没有引号字符。示例数据如下所示: SOME_NUMBER|SOME_MULTILINE_STRING|SOME_STRING 23|multiline text
给定如下模式: root |-- first_name: string |-- last_name: string |-- degrees: array | |-- element: struc
我有一个 pyspark 数据框如下(这只是一个简化的例子，我的实际数据框有数百列): col1,col2,......,col_with_fix_header 1,2,.......,3 4,5,.
我有一个数据框 +------+--------------------+-----------------+---- | id| titulo |tipo | formac
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如何根据行号/行索引值删除 Pyspark 中的行值？ 我是 Pyspark(和编码)的新手——我尝试编码一些东西，但它不起作用。 最佳答案 您不能删除特定的列，但您可以使用 filter 或其别名
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我想添加新的 2 列值服务 arr 第一个和第二个值 但我收到错误: Field name should be String Literal, but it's 0; production_targe
我是一名优秀的程序员,十分优秀！