- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我需要使用 pivot 转换表。我已经在 pyspark sql 中尝试过,但遇到问题。
Store Week xCount
------- ---- ------
102 1 96
101 1 138
105 1 37
109 1 59
101 2 282
102 2 212
105 2 78
109 2 97
105 3 60
102 3 123
101 3 220
109 3 87
我希望它以数据透视表的形式出现,如下所示:
Store 1 2 3 .
-----
101 138 282 220
102 96 212 123
105 37
109
我正在使用的代码如下
from pyspark import SparkContext,SparkConf
from builtins import int
#from org.spark.com.PySparkDemo import data
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.context import SQLContext
conf = SparkConf().setAppName("FileSystem").setMaster("local")
sc=SparkContext(conf=conf)
sqlContext=SQLContext(sc)
a = sc.textFile("C:/Users/ashok.darsi/Desktop/Data1.txt")
b = a.map(lambda x:x.split(",")).map(lambda x :Row(store=int(x[0]),week=int(x[1]),xcount=int(x[2])))
c = sqlContext.createDataFrame(b)
#c.show()
c.registerTempTable("d")
e = sqlContext.sql("select * from d pivot(max(xcount)) for week in ([1],[2],[3])) as pivt")
e.show()
我遇到的错误
select * from d pivot(max(xcount)) for week in ([1],[2],[3])) as pivt
---------------------^^^
pyspark.sql.utils.ParseException: "\nmismatched input '(' expecting {<EOF>, ',', 'WHERE', 'GROUP', 'ORDER', 'HAVING', 'LIMIT', 'JOIN', 'CROSS', 'INNER', 'LEFT', 'RIGHT', 'FULL', 'NATURAL', 'LATERAL', 'WINDOW', 'UNION', 'EXCEPT', 'MINUS', 'INTERSECT', 'SORT', 'CLUSTER', 'DISTRIBUTE', 'ANTI'}(line 1, pos 21)\n\n== SQL ==\nselect * from d pivot(max(xcount)) for week in ([1],[2],[3])) as pivt\n---------------------^^^\n"
SUCCESS: The process with PID 8668 (child process of PID 2192) has been terminated.
SUCCESS: The process with PID 2192 (child process of PID 4940) has been terminated.
SUCCESS: The process with PID 4940 (child process of PID 11192) has been terminated.
最佳答案
我不认为 HiveQL 本身就支持 PIVOT
/Spark SQL。
您可以使用 Dataframe 特定功能 pivot
在这里代替:
df.groupBy("store").pivot("week").max("xcount").show()
+-----+---+---+---+
|store| 1| 2| 3|
+-----+---+---+---+
| 101|138|282|220|
| 102| 96|212|123|
| 105| 37| 78| 60|
| 109| 59| 97| 87|
+-----+---+---+---+
使用 Spark-SQL,您必须手动指定每个星期的值,然后从中找到一个 max
:
select
store,
max(case when week = 1 then xcount else null end) as `1`,
max(case when week = 2 then xcount else null end) as `2`,
max(case when week = 3 then xcount else null end) as `3`
from
d
group by
store
关于sql - pyspark.sql.utils.ParseException : "\nmismatched input" in PYSPARKSQL,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48003957/
我在数据框中有一列月份数字,想将其更改为月份名称,所以我使用了这个: df['monthName'] = df['monthNumber'].apply(lambda x: calendar.mont
Pyspark 中是否有一个 input() 函数,我可以通过它获取控制台输入。如果是,请详细说明一下。 如何在 PySpark 中编写以下代码: directory_change = input("
我们正在 pyspark 中构建数据摄取框架,并想知道处理数据类型异常的最佳方法是什么。基本上,我们希望有一个拒绝表来捕获所有未与架构确认的数据。 stringDf = sparkSession.cr
我正在开发基于一组 ORC 文件的 spark 数据框的 sql 查询。程序是这样的: from pyspark.sql import SparkSession spark_session = Spa
我有一个 Pyspark 数据框( 原始数据框 )具有以下数据(所有列都有 字符串 数据类型): id Value 1 103 2
我有一台配置了Redis和Maven的服务器 然后我执行以下sparkSession spark = pyspark .sql .SparkSession .builder .master('loca
从一些简短的测试来看,pyspark 数据帧的列删除功能似乎不区分大小写,例如。 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.funct
我有: +---+-------+-------+ | id| var1| var2| +---+-------+-------+ | a|[1,2,3]|[1,2,3]| | b|[2,
从一些简短的测试来看,pyspark 数据帧的列删除功能似乎不区分大小写,例如。 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.funct
我有一个带有多个数字列的 pyspark DF,我想为每一列根据每个变量计算该行的十分位数或其他分位数等级。 这对 Pandas 来说很简单,因为我们可以使用 qcut 函数为每个变量创建一个新列,如
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
我从 Spark 数组“df_spark”开始: from pyspark.sql import SparkSession import pandas as pd import numpy as np
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
我有一个循环生成多个因子表的输出并将列名存储在列表中: | id | f_1a | f_2a | |:---|:----:|:-----| |1 |1.2 |0.95 | |2 |0.7
我正在尝试将 hql 脚本转换为 pyspark。我正在努力如何在 groupby 子句之后的聚合中实现 case when 语句的总和。例如。 dataframe1 = dataframe0.gro
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!