- 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?
假设我有一个 Pyspark 数据框,其中包含 id 和代表代码桶的 3 列。
col_buckets ["code_1", "code_2", "code_3"]
和 3 列表示相应代码桶的数量。
amt_buckets = ["code_1_amt", "code_2_amt", "code_3_amt" ]
这是我正在尝试做的伪代码。
for el in ['01', '06', '07']
df= df.withColumn("max_amt_{el}", max(df.select(max(**amt_buckets**) for corresponding col_indices of amt_buckets if ***any of col_buckets*** ==el)))
我将如何做到这一点?
这是一个数据框示例:
Primary_id Code_1 Code_2 Code_3 Amt_1 Amt_2 Amt_3 Max_01 Max_07 Max_06
Xxxxx998 Null 01 04 2000 1000 100 1000 0 0
Xxxxx997 01 01 07 200 300 400 300 400 0
Xxxxx996 07 Null Null 100 Null Null 0 100 0
Xxxx910 Null Null Null 300 100 200 0 0 0
我正在尝试获取 max_01、max_07 和 max_06 列
最佳答案
对于spark2.4+
,可以试试这个。
df.show() #sample dataframe
#+----------+------+------+------+-----+-----+-----+
#|Primary_id|Code_1|Code_2|Code_3|Amt_1|Amt_2|Amt_3|
#+----------+------+------+------+-----+-----+-----+
#| Xxxxx998| null| 01| 04| 2000| 1000| 100|
#| Xxxxx997| 01| 01| 07| 200| 300| 400|
#| Xxxxx996| 07| null| null| 100| null| null|
#| Xxxx910| null| null| null| 300| 100| 200|
#+----------+------+------+------+-----+-----+-----+
from pyspark.sql import functions as F
dictionary = dict(zip(['Code_1','Code_2','Code_3'], ['Amt_1','Amt_2','Amt_3']))
df.withColumn("trial", F.array(*[F.array(F.col(x),F.col(y).cast("string"))\
for x,y in dictionary.items()]))\
.withColumn("Max_01",F.when(F.size(F.expr("""filter(trial,x-> exists(x,y->y='01'))"""))!=0,\
F.expr("""array_max(transform(filter(trial, x-> exists(x,y-> y='01')),z-> float(z[1])))"""))\
.otherwise(F.lit(0)))\
.withColumn("Max_06",F.when(F.size(F.expr("""filter(trial,x-> exists(x,y->y='06'))"""))!=0,\
F.expr("""array_max(transform(filter(trial, x-> exists(x,y-> y='06')),z-> float(z[1])))"""))\
.otherwise(F.lit(0)))\
.withColumn("Max_07",F.when(F.size(F.expr("""filter(trial,x-> exists(x,y->y='07'))"""))!=0,\
F.expr("""array_max(transform(filter(trial, x-> exists(x,y-> y='07')),z-> float(z[1])))"""))\
.otherwise(F.lit(0)))\
.drop("trial").show(truncate=False)
#+----------+------+------+------+-----+-----+-----+------+------+------+
#|Primary_id|Code_1|Code_2|Code_3|Amt_1|Amt_2|Amt_3|Max_01|Max_07|Max_06|
#+----------+------+------+------+-----+-----+-----+------+------+------+
#|Xxxxx998 |null |01 |04 |2000 |1000 |100 |1000 |0 |0 |
#|Xxxxx997 |01 |01 |07 |200 |300 |400 |300 |400 |0 |
#|Xxxxx996 |07 |null |null |100 |null |null |0 |100 |0 |
#|Xxxx910 |null |null |null |300 |100 |200 |0 |0 |0 |
#+----------+------+------+------+-----+-----+-----+------+------+------+
关于python - Pyspark根据对应列中满足特定条件的多列的最大值创建列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61764643/
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!