如何将前导零添加到pyspark dataframe列
在Pyspark中，可以使用pyspark.sql.functions.lpad()函数将前导零添加到DataFrame列中。
lpad()函数的语法如下：
pyspark.sql.functions.lpad(col, len, pad)其中，col是要添加前导零的列名，len是最终字符串的长度，pad是要添加的填充字符（通常为0）。
下面是一个示例，演示如何将前导零添加到Pyspark DataFrame列中：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import lpad
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例DataFrame
data = [("1",), ("12",), ("123",)]
df = spark.createDataFrame(data, ["number"])
# 添加前导零到列中
df_with_zeros = df.withColumn("number_with_zeros", lpad(df["number"], 5, "0"))
# 显示结果
df_with_zeros.show()输出结果：
+------+----------------+
|number|number_with_zeros|
+------+----------------+
| 1| 00001|
| 12| 00012|
| 123| 00123|
+------+----------------+在这个示例中，我们创建了一个包含一个列number的DataFrame。然后，使用lpad()函数将前导零添加到number列中，并将结果存储在新的列number_with_zeros中。最后，使用show()方法显示结果。
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我在dataframe中有一个日期列，如下所示：
"JAN20, FEB20, MAR20 .... JAN21, FEB21, MAR21..."
当我试图用这个时间戳来绘制数字时，这就产生了一个问题，因为这些在技术上是字符串(不可排序)，不是时间戳或整数。
我想有一种方法是将"JAN20“转换为"20_1”，这样就可以先按年排序，然后按月排序，但随后就失去了"JAN20“的可读性/可解释性。
或者，是否有一种方法让我指定"JAN, FEB, MAR, APR, MAY, JUN ..."是正确的字符串顺序？
对于如何转换该列，以便对其
浏览 3提问于2022-03-24得票数 0
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4回答
PySpark计算相关性
、、、、
我想使用pyspark.mllib.stat.Statistics.corr函数来计算pyspark.sql.dataframe.DataFrame对象的两列之间的相关性。corr函数期望接受rdd of Vectors对象。如何将df['some_name']列转换为rdd of Vectors.dense对象？
浏览 12提问于2016-06-03得票数 16
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在Python3和熊猫中，我有一个带有代码的列cpf的dataframe
candidatos_2014.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 26245 entries, 0 to 1063
Data columns (total 7 columns):
uf 26245 non-null object
cargo 26245 non-null object
nome_completo 26245 non-null obj
浏览 0提问于2018-02-21得票数 8
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1回答
如何将Vectors.dense列添加到pyspark中？
import pandas as pd
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.ml.linalg import DenseVector
py_df = pd.DataFrame.from_dict({"time": [59., 115., 156., 421.], "event": [1, 1, 1, 0]})
sc = SparkContext(master="loc
浏览 1提问于2018-04-14得票数 1
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1回答
在R中有任何选项可以更改整个列的格式吗？我有一个包含13位数的数字，有时是以0开头的，当我读取数据时，这些零被忽略了。我想使用像excel格式和设置13位数列。
我可能应该用my.dataframe，my_column <-
问候
浏览 0提问于2018-03-07得票数 0
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有一段时间，我在寻找如何将多个列一次重命名为一个PySpark DF，并遇到了如下情况：
import pyspark
def rename_sdf(df, mapper={}, **kwargs_mapper):
# Do something
# return something
pyspark.sql.dataframe.DataFrame.rename = rename_sdf
我对最后一段感兴趣，其中通过赋值语句将方法添加到pyspark.DataFrame类中。问题是，我正在创建一个Github来存储我的所有函数和ETL，我认为如果我能够应用上面显示的逻辑，就可以非
浏览 6提问于2020-07-09得票数 1
2回答
从列表中添加列的pySpark
、、、、
我有一个数据文件名，并希望根据列表中的值向它添加列。
我的值列表将从3-50个值变化。我是pySpark新手，我试图将这些值作为新列(空)附加到我的df中。
我看到了关于如何将一列添加到dataframe中的推荐代码，而不是从列表中添加多列的代码。
mylist = ['ConformedLeaseRecoveryTypeId', 'ConformedLeaseStatusId', 'ConformedLeaseTypeId', 'ConformedLeaseRecoveryTypeName', 'ConformedLea
浏览 2提问于2020-05-12得票数 1
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给出一个具有非空uuid列和可空uuid列的表设计，如何使用Python3.7.9与Pysmack2.4.3数据table和PostgreSQL42.2.18.jar驱动程序进行插入？
table_df = spark.read.format('jdbc) \
.option('driver', 'org.postgresql.Driver') \
.option('dbtable', 'example_table') \
浏览 9提问于2020-11-03得票数 4
10回答
我有一个火花DataFrame (使用PySpark 1.5.1)，并希望添加一个新的列。
我尝试过以下几种方法，但都没有成功：
type(randomed_hours) # => list
# Create in Python and transform to RDD
new_col = pd.DataFrame(randomed_hours, columns=['new_col'])
spark_new_col = sqlContext.createDataFrame(new_col)
my_df_spark.withColumn("hours"
浏览 13提问于2015-11-12得票数 179
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我想使用PySpark (Spark1.6.2)对存在于Hive表中的数值数据执行主成分分析(PCA)。我能够将Hive表导入到：
>>> from pyspark.sql import HiveContext
>>> hiveContext = HiveContext(sc)
>>> dataframe = hiveContext.sql("SELECT * FROM my_table")
>>> type(dataframe)
<class 'pyspark.sql.dataframe.D
浏览 1提问于2016-10-06得票数 4
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我的星火DataFrame有以下格式的数据：
printSchema()显示每一列都是vector类型的。
我尝试使用下面的代码从[和]中获取值(对于1列col1)：
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import FloatType
firstelement=udf(lambda v:float(v[0]),FloatType())
df.select(firstelement('col1')).show()
但是，如何将其应用于df的所有列？
浏览 0提问于2020-02-18得票数 1
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我正在尝试将前导零添加到pyspark dataframe中的一列 输入:- ID 123 预期输出： 000000000123
浏览 17提问于2019-09-16得票数 5
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我还有更多的问题要问-- ，我正在尝试从一个dataframe构建labledPoints，在这里，我有列中的特性和标签。这些特性都是布尔型的，只有1/0。
下面是来自dataframe的一个示例行：
| 0| 0| 0| 0| 0| 0| 1| 0| 0| 0| 0| 0| 0| 0| 0| 0| 0| 0|
浏览 1提问于2016-06-01得票数 1
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我想将MinMaxScalar of PySpark应用于PySpark数据帧df的多列。到目前为止，我只知道如何将其应用于单个列，例如x。
from pyspark.ml.feature import MinMaxScaler
pdf = pd.DataFrame({'x':range(3), 'y':[1,2,5], 'z':[100,200,1000]})
df = spark.createDataFrame(pdf)
scaler = MinMaxScaler(inputCol="x", outputCol="
浏览 0提问于2020-02-18得票数 17
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2回答
以下是我要做的事：
我把数据读入scala
提取几个列
使用JEP将创建的数据pass传递给Python脚本
Python脚本将dataframe转换为熊猫，执行一些操作并返回。
但是，我不知道如何将dataframe传递给python脚本。下面是python脚本(这只是示例脚本，而不是实际脚本)：
import findspark
findspark.init()
import pandas as pd
#from pyspark.sql import types.*
from pyspark.sql import DataFrame as dataframe
de
浏览 3提问于2019-05-12得票数 2
回答已采纳
我有一个pandas数据框，其中一列包含带有前导零的数据。我想通过保留前导零来导出CSV格式的数据框。所以我尝试了下面的代码
import numpy as np
import pandas as pd
import os
os.chdir(path)
x=np.array(['0134','0567','0012','0009'])
df=pd.DataFrame(x,columns=['Test'])
df.dtypes
df.Test=df.Test.astype("str")
df.to_
浏览 0提问于2019-06-11得票数 1
我知道PySpark DataFrames是不可变的，所以我想创建一个新列，该列是根据应用到PySpark DataFrame的现有列的转换生成的。我的数据太大了，无法使用collect()。
该列是唯一int列表(在给定列表中不重复int)，例如：
[1]
[1,2]
[1,2,3]
[2,3]
上面是一个玩具例子，因为我的实际DataFrame有一个最大长度为52个唯一ints的列表。我想要生成一个列，它遍历ints列表并为每个循环删除一个元素。要删除的元素将从所有列表中的唯一元素集合中删除，在本例中为[1,2,3]。
因此，对于第一次迭代：
删除元素1，结果如下：
[]
[2]
[2,3
浏览 9提问于2017-01-12得票数 1
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我希望将panda.DataFrame中的时间列(panda.DataFrame)转换为仅表示年份和月份的字符串。
如果列中的所有值都是有效的，则它将按预期工作。
0 2019-4
1 2017-12
dtype: object
但是，由于列中缺少值(pandas.NaT)，结果使我感到困惑。
0 -1 days +23:59:59.999979806
1 -1 days +23:59:59.999798288
2 NaT
dtype: timedelta64[ns]
或者使用.unique()，它就是array([ -
浏览 3提问于2022-05-18得票数 1
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6回答
我使用的是Spark 1.3.1 (PySpark)，并且我已经使用SQL查询生成了一个表。我现在有一个对象，它是一个DataFrame。我想把这个表对象(我把它叫做“DataFrame”)导出到一个csv文件中，这样我就可以操作它并绘制列。如何将DataFrame“表”导出为csv文件？
谢谢!
浏览 813提问于2015-07-13得票数 92
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我有一个pyspark格式的dataframe，读起来如下： df = spark.table('db.table')
.select(F.col('key').alias('key_a'),
F.to_date('move_out_date', 'yyyyMMdd').alias('move_out_date')) 现在，我想将move_out_date列与20151231日期进行比较。但是下面的代码不能正常工作 from pysp
浏览 17提问于2019-08-31得票数 1
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1回答
我刚在pyspark工作，我试图对我的数据进行一些标记化。我有我的第一个数据：reviewID|text|stars
我根据pyspark文档对"text“进行了标记：
tokenizer = Tokenizer(inputCol="text", outputCol="words")
countTokens = udf(lambda words: len(words), IntegerType())
tokenized = tokenizer.transform(df2)
tokenized.select("text", "w
浏览 5提问于2019-09-21得票数 0
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2回答
我需要找出pyspark dataframe中所有列中0的百分比。如何在数据帧中找到每一列的零计数？
附言:我尝试过将数据帧转换为pandas数据帧，并使用了value_counts。但是，对于大型数据集来说，推断它的观察值是不可能的。
浏览 0提问于2018-08-20得票数 4
2回答
我有一个使用以下命令创建的pyspark.sql.dataframe.DataFrame实例
dataframe = sqlContext.sql("select * from table").
其中一列是“arrival_date”，其中包含一个字符串。
如何修改此列，使其只取其中的前4个字符，并丢弃其余的字符？
如何将此列的类型从字符串转换为日期？
在graphlab.SFrame中，这将是：
dataframe['column_name'] = dataframe['column_name'].apply(lambda x: x[:4] )
浏览 0提问于2016-08-20得票数 4
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3回答
我在Python dataframe中有一列，如下所示： Product_ID
ABCD
1234
0001234
2345
4567
EFGH 它当前存储为对象数据类型。但是，我确实希望将这些数字合并(即1234与0001234的乘积相同)。因为列中还有文本字符串，所以我不能将其转换为整数 df['Product_ID'] = pd.to_numeric(df['Product_ID']) ValueError:无法分析位置0处的字符串"ABCD“。 是否可以使用函数将这些条目转换为不包含文本字符的整数(或者至少去掉前导0)？ 最后，我想按这一列分组
浏览 27提问于2019-03-09得票数 1
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我有一个用例来映射基于条件的pyspark列的元素。通过这个文档，我找不到一个函数来执行映射函数。
因此，尝试使用pyspark映射函数，但无法将pyspark列转换为dataFrame
注意:我之所以使用pyspark列，是因为我从我使用的库(远大期望)中获得了它的输入。
@column_condition_partial(engine=SparkDFExecutionEngine)
def _spark(cls, column, ts_formats, **kwargs):
return column.isin([3])
# need to replace the abov
浏览 4提问于2021-11-19得票数 0
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1回答
我正在加载许多版本的JSON文件，以激发DataFrame。有些文件包含A、B列和A、B、C或A、C列。
如果我运行这个命令
from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = SQLContext(sc)
df = sqlContext.sql("SELECT A,B,C FROM table")
加载几次后，我可以得到错误“列不存在”，我只加载了不保存列C的文件。如何将此值设置为null而不是获取错误？
浏览 9提问于2015-08-23得票数 4
2回答
我有一个dataframe (包含更多的行和列)，如下所示。
样本DF：
from pyspark import Row
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.functions import explode
sqlc = SQLContext(sc)
df = sqlc.createDataFrame([Row(col1 = 'z1', col2 = '[a1, b2, c3]', col3 = 'foo')])
# +------+-------------+------+
浏览 0提问于2019-07-16得票数 5
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2回答
使用read_csv()函数，我读取了一个iso-8859-1文件，如下所示：
df = pd.read_csv('path/file', \
sep = '|',names =['A','B'], encoding='iso-8859-1')
然后，我想使用MLLib的word2vect。但是，它只接受作为参数RDDs。所以我试着把熊猫的数据转换成一个RDD，如下所示：
from pyspark.sql import SQLContext
spDF = sqlContext.
浏览 4提问于2016-03-17得票数 1
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在PySpark中，我们不能使用传统的熊猫或R风格的符号来根据DataFrame中的旧列来制作新的列。例如，假设我试图连接两列：
import pyspark.sql.functions as F
df['newcol'] = F.concat(df['col_1'], df['col_2'])
结果：
TypeError: 'DataFrame' object does not support item assignment
相反，这样做的实现方法是
df = df.withColumn('newcol', F.
浏览 1提问于2016-07-28得票数 1
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如果我有一个包含arrays的Spark，我可以通过DataFrame在这些数组上使用Python List方法吗？如何将Spark DataFrame array<double>转换为Python列表？
下面是一个示例，其中包含一些UDF。我不确定为什么使用最大值可以，但是使用len就不行了。最后，我想用原始数组列中的采样值创建一个新列。这也会得到一个关于期望两个参数的错误，如果你能帮助的话也会得到加分！
我有以下Spark DataFrame
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql import Row
fr
浏览 1提问于2016-10-28得票数 4
回答已采纳
我试图使用pyspark.pandas API在数据库上构造数据的共生矩阵。
我试着用这个方法构造矩阵。
该代码在熊猫中运行良好，但在使用pyspark.pandas时出现了错误。
coocc = psdf.T.dot(psdf)
coocc
我得到了这个错误
TypeError: Unsupported type DataFrame
我查过医生了。
pyspark.pandas.DataFrame.dot()
以串联作为输入。
我尝试使用psdf.squeeze()将dataframe转换为系列化，但它并不将dataframe转换为串联，因为我的dataframe有多个列。
有没有办法将py
浏览 8提问于2022-10-14得票数 0
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1回答
新手来了。我的数据中有3列。我正在将数据导出到excel中，文件名需要包含其中的所有3个列名。在这里使用dataframe和dataset。
前项目Ex Area-Division。
问题是面积是3位数。有些区域是'000'，'010'，'020'，'01A‘
如果我使用下面这行
file_name = final_dataframe['PROJECT NUMBER'].unique()[0] + '-' + str(final_dataframe['AREA'].unique()[0])
浏览 1提问于2020-06-18得票数 0
4回答
我使用PySpark。
Spark ML的随机森林输出DataFrame有一个"probability“列，这是一个具有两个值的向量。我只想在输出DataFrame中添加两列"prob1“和"prob2"，它们分别对应于向量中的第一个和第二个值。
我尝试过以下几种方法：
output2 = output.withColumn('prob1', output.map(lambda r: r['probability'][0]))
但我得到的错误是'col应该是列‘。
关于如何将向量的列转换为值的列，有什么建议吗？
浏览 2提问于2016-05-19得票数 7
1回答
在PySpark中，如何将Dataframe转换为普通字符串？
背景：
我将PySpark与Kafka一起使用，而不是硬编码代理名称，而是在PySpark中参数化了Kafka broker名称。
Json文件保存了代理详细信息，Spark读取这个Json输入并将值赋值给变量。这些变量为带有字符串的Dataframe类型。
当我将dataframe传递给Pyspark连接细节以替换值时，我将面临问题。
错误：
只能将字符串(不是Dataframe)连接到字符串。
Json参数文件：
{
"broker": "https://at.com:8082",
"t
浏览 0提问于2021-03-05得票数 0
2回答
我有一个pyspark dataframe，其中一些列具有相同的名称。我想将具有相同名称的所有列合并到一列中。例如，输入dataframe： ? 我如何在pyspark中做到这一点？任何帮助都将不胜感激。
浏览 57提问于2021-06-18得票数 2
回答已采纳
我使用PySpark在我的dataframe中创建一个额外的BinaryColumn，然后使用它来过滤数据。此过程显示错误。
数据：
创建二进制列：
过滤器和错误：
浏览 6提问于2020-03-16得票数 1
我是通过从RDD中的文本文件加载数据来创建PySpark的。现在，我想将这个RDD转换成一个dataframe，但是我不知道RDD中有多少列和列。我正在尝试使用createDataFrame()和语法，因为它是sqlDataFrame = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema)。我试图了解如何创建schema，但大多数示例都显示了一个硬编码模式创建示例。现在，由于我不知道列是什么，所以如何将rdd转换为dataframe？到目前为止，我的代码如下：
from pyspark import SQLContext
sqlContext = SQLContex
浏览 9提问于2017-04-07得票数 2
我从Kafka那里得到了JSON格式的数据，并在PySpark中以DataFrame的形式读取了这些数据。 在我从Kafka获得数据后，它显示为DataFrame格式： DataFrame[value: string] 但是，该值包含JSON / DICT格式。 打印语句和返回： def print_row(row):
print(row)
pass
testing.writeStream.foreach(print_row).start() Row(value='{col_1 =80.0, timestamp=2020-01-13T08:58:58.164Z}&#
浏览 24提问于2020-01-13得票数 0
我正在尝试将我的pandas代码转换为pyspark dataframe，并尝试在dataframe的一列上应用函数。我在pandas dataframe中做了一些如下的事情。在操作了几个列值之后，将新列添加到pandas数据帧中，如下所示。 from currency_converter import CurrencyConverter
def convert_USD_INR(row):
USD_amount = c.convert(row['Sales'], 'INR', 'USD', date=date(row['Ca
浏览 15提问于2020-01-03得票数 1
回答已采纳
有人能告诉我如何将包含字符串的列表转换为pyspark中的Dataframe吗？我使用Python3.6和火花2.2.1。我刚刚开始学习星火环境，我的数据如下所示
my_data =[['apple','ball','ballon'],['cat','camel','james'],['none','focus','cake']]
现在，我想创建一个Dataframe，如下所示
---------------------------------
|ID
浏览 3提问于2018-01-16得票数 3
回答已采纳
我正在尝试理解DataFrame列类型。当然，DataFrame不是一个物化的对象，它只是一组Spark的指令，将来要转换成代码。但我认为，这个类型列表代表了在执行操作时JVM中可能出现的对象类型。
import pyspark
import pyspark.sql.types as T
import pyspark.sql.functions as F
data = [0, 3, 0, 4]
d = {}
d['DenseVector'] = pyspark.ml.linalg.DenseVector(data)
d['old_DenseVector'] =
浏览 1提问于2016-07-31得票数 7
回答已采纳
1回答
我想扩展pyspark.sql.DataFrame的读写功能，以满足我自己的项目需要。为此，我创建了以下代码
import pyspark.sql
class DataFrame(pyspark.sql.DataFrame):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
def write(self, format="parquet", version=True):
if format=="some_format"
浏览 1提问于2020-06-17得票数 0
当我以如下的方式创建一个pyspark时：
df = spark.sparkContext.parallelize([
('Client1', 'abc', 1),
('Client2', 'def', 2),
('Client3', 'ghi', 3)
]).toDF(['CLIENT_NO', 'CLIENT_FAMILY', 'CLT_INT'])
“CLT_INT”列的类型为BigInt。
关于如何将该
浏览 0提问于2020-02-03得票数 1
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我有一个从熊猫数据帧创建的样本spark数据帧-
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Python Spark SQL basic example") \
.config(&
浏览 3提问于2020-09-09得票数 0
我使用三列的dataframe，colA、colB和colC
+---+-----+-----+-----+
|id |colA |colB |colC |
+---+-----+-----+-----+
| 1 | 5 | 8 | 3 |
| 2 | 9 | 7 | 4 |
| 3 | 3 | 0 | 6 |
| 4 | 1 | 6 | 7 |
+---+-----+-----+-----+
我需要合并colA、colB和colC列，以获得如下所示的新dataFrame：
+---+--------------+
|id | colD
浏览 2提问于2017-10-17得票数 2
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1回答
我已经使用S3数据格式在pyspark.pandas中读取和存储了拼花文件。现在，在第二阶段，我试图在databricks中读取pyspark dataframe中的parquet文件，并面临将嵌套的json列转换为适当列的问题。首先，我使用以下命令从S3读取拼图数据：
adf = spark.read.parquet('s3://path')
我的pyspark dataframe中的一个嵌套列如下所示：
event_params:array
element:struct
key:string
value:struct
dou
浏览 8提问于2022-06-07得票数 0
如何将此表达式从pandas转换为Pyspark Dataframe？ 目标是为列date_stamp赋值cur #the data frame is:
tag, 2020-06-25
-------------------
3FMTK1RM 0
678jhgt 18
#######################
vin='3FMTK1RM'# is the first element of tag
cur= 5
date_stamp='2020-06-25'
df.loc[str(date_stamp),vin] = cur
浏览 7提问于2021-02-05得票数 0
回答已采纳
我想要创建一个函数，该函数从PySpark中的左联接创建一个新列，详细说明一个列中的值是否匹配或不匹配另一个dataframe逐行的列。
例如，我们有一个PySpark dataframe (d1)具有列ID和名称，另一个PySpark dataframe (d2)具有相同的列- ID和Name。
我试图创建一个连接这两个表的函数，并创建一个新列，如果两个数据文件中存在相同的ID，则创建一个显示“True”或“False”的新列。
到目前为止，我有这个
def doValuesMatch(df1, df2):
left_join = df1.join(df2, on='ID&#
浏览 3提问于2021-12-11得票数 0
1回答
下面是两个最低限度的工作示例脚本，它们都在pyspark中调用一个UDF。UDF依赖于一个广播字典，它用它将一个列映射到一个新列。生成正确输出的完整示例如下：
# default_sparkjob.py
from pyspark.sql.types import *
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SQLContext, DataFrame
import pyspark.sql.functions as F
def _transform_df(sc, df):
globa
浏览 0提问于2017-03-07得票数 1
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