使用部分函数的pyspark pandas_udf出错
pyspark是一个用于大规模数据处理的Python库，它提供了分布式计算框架Spark的Python API。pandas_udf是pyspark中的一个函数，用于在分布式环境下执行基于pandas的自定义函数。
当使用部分函数的pyspark pandas_udf出错时，可能有以下几个可能的原因和解决方法：
- 函数定义错误：检查自定义函数的定义是否正确，包括函数名、参数和返回值类型是否匹配。确保函数在pandas中可以正常运行。
- 数据类型不匹配：确保输入数据的类型与自定义函数的期望类型匹配。pyspark中的数据类型与pandas中的数据类型可能有所不同，需要进行类型转换。
- 数据分区问题：pyspark是一个分布式计算框架，数据会被分成多个分区进行并行处理。如果自定义函数依赖于分区间的数据交互，可能会出现错误。可以尝试使用窗口函数或其他方法解决数据分区问题。
- 环境配置问题：确保pyspark和pandas的版本兼容，并且正确配置了Spark集群的环境。可以尝试更新pyspark和pandas的版本，或者检查Spark集群的配置是否正确。
- 数据量过大：如果处理的数据量非常大，可能会导致内存不足或计算时间过长。可以尝试增加集群的计算资源，或者对数据进行分批处理。
对于pyspark pandas_udf的更多信息和使用示例，可以参考腾讯云的Spark文档： 腾讯云Spark文档
请注意，以上答案仅供参考，具体解决方法可能因实际情况而异。在遇到问题时，建议查阅相关文档、社区论坛或向专业人士寻求帮助。
相关·内容
我定义了一个pandas udf函数，并希望将除pandas.Series或pandas.DataFrame之外的其他参数传递给udf函数。我想使用partial函数来做这件事，但它出错了。我的代码如下： from functools import partial
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
conf = SparkConf().setM
浏览 15提问于2019-12-18得票数 0
回答已采纳
当我的Flask+PySpark应用程序有一个带有@udf或@pandas_udf注释的函数时，它将不会启动。如果我简单地删除注释，它就会启动。如果我尝试用烧瓶启动我的应用程序，就会执行脚本的第一次词法解释。例如，调试器在导入行(如从pyspark.sql.functions导入pandas_udf、udf、PandasUDFType )处停止。但是，根本没有执行任何语句，包括最初的app = Flask(name)语句。(这会是某种隐藏的例外吗？)如果我在没有烧瓶的情况下启动我的应用程序，具有相同的精确功能和相同的导入，它就会工作。
这些是进口品：
from pyspark.sql impo
浏览 5提问于2018-11-14得票数 3
3回答
这样做是可行的：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
import pandas as pd
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
@pandas_udf(returnType="long")
def add_one(v: pd.Series) -> pd.Series:
return v.add(1)
spark.udf.register("add_one", add
浏览 10提问于2021-10-18得票数 6
回答已采纳
我只有一列的dataframe。我想使用pyspark中的pandas_udf拆分字符串。因此，我有以下代码： from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
@pandas_udf('str')
def split_msg(string):
msg_ = string.split(" ")
return msg_
temp = temp.select("_c6").withColumn("decoded",
split_msg(temp._c
浏览 17提问于2019-10-03得票数 0
回答已采纳
我在下面的代码中遇到了pandas_udf错误。代码是创建一个基于另一列的数据类型的列。相同的代码适用于正常的较慢的udf (注释掉)。
基本上，任何比"string"+data更复杂的东西都会返回一个错误。
# from pyspark.sql.functions import udf
import pyspark.sql.types
from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
@pandas_udf(returnType=pyspark.sql.types.StringType(), functi
浏览 109提问于2019-11-28得票数 3
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我正在尝试应用一个带有两个参数的pandas_udf。但是我得到了这个错误。首先，我尝试使用一个参数，它是可以的： from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import *
spark = SparkSession \
.builder \
.config('spark.cores.max', 100) \
.getOrCreat
浏览 24提问于2018-12-19得票数 3
2回答
我正在尝试将用户定义的函数应用于PySpark中的窗口。我读到过UDAF可能是可行的，但我找不到任何具体的东西。
举个例子(取自此处：，并针对PySpark进行了修改)：
from pyspark import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import avg
spark = SparkSession.builder.master("local").config(conf=Spark
浏览 0提问于2018-01-09得票数 11
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1回答
我有一个数据帧，我想要在其中使用pysaprk中的polyline库获取给定地理位置的lat_long +-----------------+--------------------+----------+
| vid| geolocations| trip_date|
+-----------------+--------------------+----------+
|58AC21B17LU006754|eurnE||yqU???????...|2020-02-22|
|2T3EWRFV0
浏览 30提问于2020-08-31得票数 0
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1回答
我很难在火星雨上使用熊猫的UDF。你能帮我理解一下这是如何实现的吗？以下是我的尝试：
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
from pyspark import pandas as ps
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = ps.DataFrame({'A': 'a a b'.split(),
'B&#
浏览 4提问于2021-10-27得票数 1
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1回答
我在spark数据帧中有非常大的数据集，它们分布在节点上。我可以使用spark库pyspark.sql.functions进行简单的统计，如mean、stdev、skewness、kurtosis等。 如果我想使用像Jarque-Bera (JB)或Shapiro Wilk(SW)等高级统计测试，我会使用像scipy这样的python库，因为标准的apache pyspark库没有它们。但为了做到这一点，我必须将spark数据帧转换为pandas，这意味着将数据强制到主节点中，如下所示： import scipy.stats as stats
pandas_df=spark_df.toPan
浏览 30提问于2020-09-13得票数 0
我需要一个用于潘达斯 drop_duplicates(keep=False)的解决方案。不幸的是，keep=False选项无法在pyspark中使用..。
Pandas示例：
import pandas as pd
df_data = {'A': ['foo', 'foo', 'bar'],
'B': [3, 3, 5],
'C': ['one', 'two', 'three']}
df = pd.DataFra
浏览 1提问于2019-01-09得票数 1
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1回答
我正在尝试基于下面的spark文档使用PySpark 2.4，pyarrow版本0.15.0和pandas版本0.24.2执行pandas_udf，在调用pandas_udf函数时有问题。
import pandas as pd
from pyspark.sql.functions import col, pandas_udf
from pyspark.sql.types import LongType
# Declare the function and create the UDF
def multiply_func(a, b):
return a * b
multiply
浏览 1提问于2020-11-06得票数 0
我有三种不同的包含图像的PySpark数据。当我打印这些ImageSchema时，我有：
root
|-- image: struct (nullable = true)
| |-- origin: string (nullable = true)
| |-- height: integer (nullable = true)
| |-- width: integer (nullable = true)
| |-- nChannels: integer (nullable = true)
| |-- mode: integer (nullable =
浏览 7提问于2020-06-30得票数 2
2回答
我有PySpark DataFrame：
from pyspark.sql.types import *
schema = StructType([
StructField("col1", StringType()),
StructField("col2", StringType()),
StructField("col3", StringType()),
StructField("col4", StringType()),
])
data = [("aaa", "aab", &
浏览 6提问于2022-10-17得票数 1
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2回答
毫升起火花放电作用
、、、、
我对火种和蟒蛇有点陌生。我正在尝试将ML函数作为pyspark运行。
下面是一个示例：
from pyspark.sql.functions import col, pandas_udf
from pyspark.sql.types import StringType
df = spark.createDataFrame(['Bob has a dog. He loves him'], StringType())
def parse(text):
import spacy
import neuralcoref
nlp = spacy.load(
浏览 2提问于2020-06-16得票数 5
我写了一本UDF。它非常慢。我想用pandas_udf代替它，以利用矢量化的优势。
实际的udf有点复杂，但我已经创建了一个简化的玩具版本。
我的问题是:在我的玩具示例中，是否有可能用一个利用向量化的pandas_udf替换UDF？若否，原因为何？
我知道没有UDF我也能达到同样的效果。这是因为我简化了这个例子，但这不是我的目标。
from pyspark.sql import functions as f
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType
import pandas as pd
#Example data
df = sp
浏览 0提问于2019-09-05得票数 3
回答已采纳
当我用熊猫清理大数据的时候，我有两种方法:一种是从pyspark 2.3+清洁数据中使用sdf，另一种是通过toPandas()将sdf转换成pdf，然后使用熊猫进行清洁。
我搞不懂这些方法有什么不同？
我希望帮手能从分布、速度和其他方面来解释。
浏览 1提问于2019-01-21得票数 1
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我想在Palantir Foundry代码库中定义以下pandas_udf。
@pandas_udf("long", PandasUDFType.GROUPED_AGG)
def percentile_95_udf(v):
return v.quantile(0.95)
但是，当我试图在全局范围内定义这个udf时，我会得到以下错误：
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_jvm'
但是，如果我在转换调用的函数中定义了相同的函数，则代码运行良好，如下所示：
from pys
浏览 2提问于2021-03-02得票数 1
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1回答
我已经开始使用@pandas_udf来处理pyspark，在使用文档中的示例进行测试时，我发现了一个我无法解决的错误。
我正在运行的代码是：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.createDataFrame(
[(1, 1.0), (1, 2.0), (2, 3.0), (2, 5.0), (2, 10.0)],
浏览 1提问于2020-05-12得票数 1
回答已采纳
在spark.sql查询中注册和使用pyspark version 3.1.2内置函数的正确方式是什么？ 下面是一个创建pyspark DataFrame对象并在纯SQL中运行简单查询的最小示例。 尝试使用...TypeError: Invalid argument, not a string or column: -5 of type <class 'int'>. For column literals, use 'lit', 'array', 'struct' or 'create_map' fu
浏览 4提问于2021-08-19得票数 0
回答已采纳
在pyspark.sql模块的apply()文档中，在函数'pandas_udf()‘之前提供了包含冒号的代码。这意味着什么，为什么包括在内？我在运行这一行时会遇到语法错误。文档中的代码如下。
这是一个。
显然，运行代码给了我一个语法错误。也试过移除冒号，但没有运气。
from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
df = spark.createDataFrame(
[(1, 1.0), (1, 2.0), (2, 3.0), (2, 5.0), (2, 10.0)],
("id"
浏览 0提问于2019-07-24得票数 1
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1回答
我试图使用PySpark注释将一个发行版安装到整个pandas_udf列中。
therefore将该列拆分为较小的块，因此我无法获得基于整个人口的分布(该列的所有值)。
这是我使用的代码：
from pyspark.sql import Row
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats as st
l = [('a',0),('b',0.1),('c',0.2),('d',0.3),('e',0.4),('f',0.5)]
r
浏览 0提问于2018-02-15得票数 0
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2回答
我正在尝试使用pandas_udf，因为我的数据在一个PySpark数据中，但是我想使用一个熊猫库。我有很多行，所以我不能将我的PySpark数据转换成Pandas数据。
我使用文本距离(pip3 install textdistance)并导入它：import textdistance。
test = spark.createDataFrame(
[('dog cat', 'dog cat'),
('cup dad', 'mug'),],
['value1', 'value2&
浏览 4提问于2021-02-12得票数 3
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1回答
我正在利用pyspark和熊猫udfs来加速对包含大约350万行的数据帧的计算。本质上，我是从符合某些条件的表中加载行。然后，我将这些数据按“some_col”列进行分组，大致应该将数据分成4组。
然后，我应用一个计算metric_1和metric_2的函数，其中每个度量都是表中与当前行的某些值相匹配的条目数。最后的计算将在final_result中设置为(metric_1 / metric_2)。
我的代码大纲
import numpy as np
def calc_metric(arg):
query = """
select some_i
浏览 2提问于2019-10-15得票数 0
我有一个PYSPARK数据格式df，其值为“纬度”和“经度”：
+---------+---------+
| latitude|longitude|
+---------+---------+
|51.822872| 4.905615|
|51.819645| 4.961687|
| 51.81964| 4.961713|
| 51.82256| 4.911187|
|51.819263| 4.904488|
+---------+---------+
我想从dataframe列中获取UTM坐标('x‘和'y')。为此，我需要将‘经度’和‘纬度’的值从pyproj输入
浏览 2提问于2020-05-26得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在使用Pandas上的火星之火。
我有一个主文件__main_.py，包含：
from pyspark.sql import SparkSession
from run_udf import compute
def main():
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.createDataFrame(
[(1, 1.0), (1, 2.0), (2, 3.0), (2, 5.0), (2, 10.0)],
("id", "v"))
浏览 1提问于2020-05-10得票数 3
1回答
无法在数据库中使用Pandas
、、、、
我必须运行一个以几个参数作为输入并返回一些结果作为输出的脚本，所以首先我在本地机器中开发了它--工作正常--现在我的目标是在Databricks中运行它，以便并行化它。
当我试图将它并行化时，问题就出现了。我从已经挂载的Datalake中获取数据(问题不在那里，因为在读取DataFrame之后我能够打印它)，将其转换为Spark，并将每一行传递给按材料分组的主要函数：
import pandas as pd
import os
import numpy as np
import scipy.stats as stats
from pyspark.sql import SparkSession
浏览 4提问于2021-04-16得票数 0
回答已采纳
import pandas as pd
import numpy as np
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.functions import PandasUDFType, pandas_udf
from pyspark.sql.types import *
import os
@pandas_udf(schema, functionType=PandasUDFType.GROUPED_MAP)
def split(df, validation_
浏览 5提问于2020-09-21得票数 0
我有一个由两列组成的dataframe。我使用一个函数作为udf，并使用applyInPandas在pyspark中运行该函数。
下面是代码
import pandas as pd
from pyspark.sql.functions import pandas_udf, ceil
df = spark.createDataFrame(
[(1, 1.0), (1, 2.0), (2, 3.0), (2, 5.0), (2, 10.0)],
("id", "v"))
def normalize(pdf):
v = pdf.v
浏览 19提问于2022-09-06得票数 1
回答已采纳
我目前在将Python Pandas函数转换为Python PySpark时遇到了一个问题，因为它们是不同的库。我想要做的是有一个查询函数，然后将它应用回相同的列。
这是我为Python Pandas所做的(Age是我试图从中检索的数据集中的列)：
Age = [1, 3, -100, -99999, 39, 60, 87, 20, 21, 77777]
def clean_age(Age):
if Age>=0 and Age<=95:
return Age
else:
return np.nan
df['Age&
浏览 17提问于2020-05-18得票数 0
回答已采纳
1回答
我确实有一个用于大型数据集的较慢的UDF，我试图通过利用和所有搜索和官方文档来提高执行时间和可伸缩性，我已经使用了更多的标量和映射方法，但是我没有扩展到系列或熊猫数据收集方法，你能给我指出正确的方向吗？
我确实想并行地做，而当前的UDF方法非常慢，因为它是一个接一个的记录，其他解决方案是在考拉中完成的，但我宁愿把它作为火星气管道中自定义转换器的一部分：
以下列出的UDF方法(工作方法)：
from pyspark import keyword_only
from pyspark.ml import Transformer
from pyspark.ml.param.shared imp
浏览 9提问于2022-01-26得票数 0
我正在读取包含一些日期列的JSON文件。问题是某些日期列包含阿拉伯语/乌尔都语文本的日期： ٠٤-٢٥-٢٠٢١ 我想把它转换成yyyy-mm-dd格式的英文日期。如何在Pyspark中实现这一点？
浏览 40提问于2021-09-11得票数 5
回答已采纳
我有一段python代码，它在本地运行在一个pandas数据帧中：
df_result = pd.DataFrame(df
.groupby('A')
.apply(lambda x: myFunction(zip(x.B, x.C), x.name))
我想在PySpark中运行它，但在处理pyspark.sql.group.GroupedData对象时遇到了问题。
我尝试过以下几种方法：
sparkDF
.groupby('A')
.agg(myFun
浏览 1提问于2016-10-13得票数 43
2回答
我是新来的火花，我正在计算一个窗口运行的总和是0，上限为8
下面给出了一个玩具示例(注意实际数据更接近数百万行)：
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql import Window
import pandas as pd
from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
pdf = pd.DataFrame({'ids': [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3],
浏览 4提问于2019-12-06得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在尝试将使用泡菜检索的scikit模型应用于结构化流数据流的每一行。
我尝试过使用pandas_udf (版本1)，它给了我这个错误：
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'isnull'
代码：
inputPath = "/FileStore/df_training/streaming_df_1_nh_nd/"
from pyspark.sql import functions as f
from pyspark.sql.types import *
data_s
浏览 4提问于2019-11-20得票数 1
回答已采纳
在pySpark需要转换外汇交易日期时间如day+1每天下午16点，所以我做了下面的代码，工作很好，但是当我试图截断小时/分钟/秒并保持最新，无论我做什么，系统总是转换为悉尼时间(我在悉尼澳大利亚)。 我搜索了谷歌，知道我需要设置火花会话到格林威治时间，但是我使用的是一个叫做Palantir的系统，它与普通的pySpark代码编辑器不同，当我转储代码spark.conf.set("spark.sql.session.timeZone", "UTC")时，它总是给我错误。伦敦时区有没有什么办法可以不用设置spark时区就能一天一次地转？谢谢 .withColum
浏览 26提问于2019-08-28得票数 0
我正在考虑在PySpark (v3)中使用Pandas UDF。由于许多原因，我知道迭代和自定义定义函数通常是不好的，我也知道我在这里展示的简单示例可以使用SQL函数来完成PySpark -所有这些都不是重点！ 我一直在遵循这个指南：https://databricks.com/blog/2020/05/20/new-pandas-udfs-and-python-type-hints-in-the-upcoming-release-of-apache-spark-3-0.html 我有一个来自文档的简单示例： import pandas as pd
from typing import It
浏览 19提问于2020-06-30得票数 0
回答已采纳
1回答
基于火花放电柱值的圆
、、、
我需要根据summary_measure_value值舍入reading_precision
from pyspark.sql.functions import *
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql import *
df = spark.createDataFrame(
[(123, 2897402, 43.25, 2),
(124, 2897402, 49.25, 0),
(125, 2897402, 43.25, 2),
(126, 2897402, 48.75, 0)]
, ['model_id',
浏览 5提问于2021-06-22得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图使用分组Map在PySpark中运行指数加权移动平均。但是，它不起作用：
def ExpMA(myData):
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
from pyspark.sql.functions import PandasUDFType
from pyspark.sql import SQLContext
df = myData
group_col = 'Name'
sort_col = 'Date'
schema = df.sele
浏览 0提问于2018-04-30得票数 3
使用Pyspark，我希望将kmeans单独应用于数据框架的组，而不是一次性应用于整个数据框架。目前，我使用了一个For循环，它在每个组上迭代，应用kmeans并将结果附加到另一个表。但是有很多组使得它很耗时。有谁能帮我吗？？非常感谢!
for customer in customer_list:
temp_df = togroup.filter(col("customer_id")==customer)
df = assembler.transform(temp_df)
k = 1
while (k < 5 & mtrc <
浏览 0提问于2017-11-10得票数 12
1回答
我有一个PySpark UDF，它接受一个数组并返回它的后缀：
func.udf( lambda ng: ng[1:], ArrayType(IntegerType()) )
是否有可能将其转化为标量pandas_udf？潘达斯提供必要的矢量化操作吗？
谢谢
浏览 0提问于2019-01-30得票数 3
回答已采纳
我已经测试过logger和print都不能在pandas_udf中打印消息，无论是集群模式还是客户机模式。
测试代码：
import sys
import numpy as np
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
import logging
logger = logging.getLogger('test')
spark = (SparkSession
.builder
.appName('test')
浏览 0提问于2019-07-24得票数 6
我怎样才能驱动一个列的基础上熊猫-udf在火星雨。我编写了以下udf：
from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
@pandas_udf("in_type string, in_var string, in_numer int", PandasUDFType.GROUPED_MAP)
def getSplitOP(in_data):
if in_data is None or len(in_data) < 1:
return None
#Input/varia
浏览 1提问于2019-02-22得票数 4
1回答
我有一些内部的python依赖项在spark pandas_udf中执行。为了传递参数，我们将其封装在另一个函数中。 代码如下所示 def wrapper_fn(df, parameters):
@pandas_udf(schema,GROUPED_MAP)
def run_pandas_code():
""" Importing some python library and using it """
return pandas_df
return df.groupby(<key&
浏览 14提问于2021-04-01得票数 1
我正在使用PySpark的新pandas_udf装饰器，我试图让它将多个列作为输入并返回一个系列作为输入，但是，我得到了一个TypeError: Invalid argument
示例代码
@pandas_udf(df.schema, PandasUDFType.SCALAR)
def fun_function(df_in):
df_in.loc[df_in['a'] < 0] = 0.0
return (df_in['a'] - df_in['b']) / df_in['c']
浏览 1提问于2018-11-29得票数 1
回答已采纳
我有一个UDF，如下所示，它是一个普通的标量Pyspark：
@udf()
def redact(colVal: column, offset: int = 0):
if not colVal or not offset:
return 'X'*8
else:
charList=list(colVal)
charList[:-offset]='X'*(len(colVal)-offset)
return "".join(charList)
当我试着把它转换成panda
浏览 4提问于2021-10-25得票数 0
我正试图在我的数据集上运行PySpark中的PySpark算法。
from pyspark.ml.fpm import FPGrowth
fpGrowth = FPGrowth(itemsCol="name", minSupport=0.5,minConfidence=0.6)
model = fpGrowth.fit(df)
我得到了以下错误：
An error occurred while calling o2139.fit.
: java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: The input
col
浏览 0提问于2018-04-05得票数 2
回答已采纳
在pyspark中的以下代码中
pip install geopy
from geopy.geocoders import Nominatim
geolocator = Nominatim(user_agent = 'app')
import pandas as pd
from pyspark.sql.functions import col, udf
from pyspark.sql.types import StringType
def direccion_func(lat, lon):
dir = geolocator.reverse(lat, lon).ad
浏览 0提问于2020-09-29得票数 0
1回答
我正在尝试将LinearRegression应用于已生成的设置箱。包含bin的DataFrame目前看起来像DataFramefeatures: vector，trip_duration: int，prediction: double。该存储箱被标记为预测。目前，我的代码如下所示 predictions = crossval.fit(trainingData).transform(trainingData)
'''
DataFrame[features: vector, trip_duration: int, prediction: doub
浏览 63提问于2019-10-07得票数 0
回答已采纳
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