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我正在使用spark和python。我想转换我的输入数据集。|我想要此DataFrame (输出数据集|我创建了一个map函数 my_dict = {} my_dict['id'
浏览 4提问于2017-01-31得票数 0
在完成所有设置之后，我通过elasticsearch.index()将dict(json)发送到elasticsearch。其设计是，我获得一个json/dict类型文件，将其转换为一个DStream，通过在map()函数中调用TextBlob，向它添加另一个特性名“感情”。出现了另一个异常:跟踪(最近一次调用)：文件"/Users/ayane/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pyspark&
浏览 1提问于2018-04-18得票数 8
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) p_configs_RDD=p_configs_RDD.map(func) p_configs_RDD=p_configs_RDD.map(func)
def func(dict)
浏览 11提问于2020-07-31得票数 0
如果spark dataframe中的key为null，如何将map替换为null。DF.printSchema-- sku_images: map (nullable = true) -- image_name: string (nullable = true)
11111111|Map
浏览 0提问于2018-04-20得票数 1
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我有一个有两列的： Row(zip_code='58701', dma='MIN'), Row(zip_code='58734', dma='MIN')]例如： "58542":"MIN",
"58701:"MIN"
浏览 0提问于2018-09-04得票数 13
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如何调用将CSV输出到STDOUT的子进程，并将其读取到dict中？ 我有一系列脚本，用于查询各种管理服务器，并将它们的数据库作为CSV转储到STDOUT。在一个单独的脚本中，我想调用它们，并将它们的输出捕获到一个字典中。 下面的伪代码展示了这个概念： NetbrainOutput = subprocess.run(["python3", "..NetbrainCSV = csv.reader(NetbrainOutput)
ZenossCSV = csv.reader(ZenossOutpu
浏览 8提问于2021-04-26得票数 1
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目前，我使用spark.read.json将json文件加载到DataFrame和df.rdd.map中，以便将每一行RDD映射到dict。然后，更改嵌套键值或添加嵌套键并将dict转换为row。最后，将RDD转换为DataFrame。return as_row(dictionary) # as_row convert dict to row recursively
df = spark.read.json("json_file"
浏览 3提问于2017-02-13得票数 7
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根据Swig和@Flexo在上的精彩解释，argout类型地图在argout中将引用参数转换为返回值。我有一个场景，其中传递一个dict，然后将其转换为typemap(in)中的unordered_map，然后在C++库中填充。通过遍历代码，我可以看到映射在从C++返回后发生了变化，所以我想知道为什么不可能只将unordered_map转换回传递的dict。或者说我现在可能忽略了什么？
谢谢!
浏览 3提问于2016-07-24得票数 0
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按照的描述，我正在从Mongo加载一个bson转储到Spark中。它是有效的，但我得到的是：它基本上应该是包含所有String字段的JSON。如何将其转换为所有字段均为String的Spark DataFrame？如果能有类似于spark.read.json的东西就太好了。
浏览 1提问于2016-10-04得票数 1
IntegerType(), True), StructField('column2', IntegerType(), True)]df = spark.createDataFrame([], schema) tuple([i])df = spark.createDataFrame假设数据框架是创建的，那么如何根据第三列过滤它，给出一个dict</e
浏览 2提问于2020-05-31得票数 5
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我有一个CSV文件，它将被导入并转换为字典。r"DictionaryQuestion.csv", encoding='utf-8-sig') as csvfile:for row in map(dict, csvReader):
print(row) Example Input 我希望能够转置数据，以便折扣和NonDiscount行将添加为列与其相关的金额，以及摆脱重复。这是所需的输出
浏览 36提问于2021-05-05得票数 0
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我在一个Spark中有一个列(myCol)，它的值为1,2，我想创建一个新的列，描述这个值，比如1-> 'A'，2->'B‘等等。An“，第323行，在get_return_value py4j.protocol.Py4JError中:调用z:org.apache.spark.sql.function s.col时出错。
浏览 2提问于2019-07-15得票数 3
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._import org.apache.spark.sql.functions.map .map(x => new TRParser(x)) val tId= (avroParsed1).join(fla
浏览 0提问于2017-07-10得票数 0
因此，如果df2中的值是df1中的“类似”键，我将尝试从df1中删除行。我不确定这是否可行，或者是否需要首先将df1更改为列表？这是一个相当小的数据格式，但正如您所看到的，我们希望从df2中删除第2行和第3行，然后返回没有它们的df2。+--------------------++--------------------+| Annual Percentage|+--------------------+------------
浏览 4提问于2018-08-02得票数 1
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我正在尝试将字典：data_dict = {'t1': '1', 't2': '2', 't3': '3'}转换为数据帧： key | value|t1(data_dict, schema) 但是我得到了下面的错误： Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in &l
浏览 8提问于2020-04-21得票数 5
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因此，我有以下简单的函数，它将字典转换为list of tuple，我很好奇是否有一种方法可以用列表理解来实现。我知道这不是好的形式代码，但我只想了解，如果它是可能的，如果我们不知道深度。import typing as t
map_ = []for k, v in dict_.items():
if
浏览 16提问于2022-03-09得票数 0
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-2.3.2-bin-hadoop2.6\spark-2.3.2-bin-hadoop2.6\python\pyspark\sql\udf.py", line 323, in register_judf) File "D:\spark-2.3.2-bin-hado
浏览 0提问于2018-10-29得票数 0
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我正在学习spark数据集，并检查如何将rdd转换为dataset。为此，我得到了以下代码： .builder .master("local[*]")
val lines = spark.sparkContext.textFile("../myfile.csv"
浏览 1提问于2019-03-16得票数 0
在Scala / Spark中，如何将空字符串，如“"，转换为"NULL”？需要先修剪它，然后再转换为"NULL“。谢谢。dataframe.na.replace("cut", Map(" " -> "NULL")).show //wrong
浏览 1提问于2016-11-06得票数 8
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在接受这些值之后，这些列表如下：amounts = [12.34, 12.43, 87.65, 98.01]data = dict(zip(times, amounts)){1: array([[12.34]], dtype=float32), 2: array([[12.43]], dtype=float32)}
我无法创建一个仍然保存在dict
浏览 3提问于2018-07-03得票数 0
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