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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 where 过滤您想要的列。
假设您想“删除”一个人的年龄低于 3 岁的行。您可以只保留相反的行，如下所示:
df.filter(df.age >= 3)
关于pyspark - 在 Pyspark 中删除行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55578241/
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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
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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！