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PySpark:对于每一行,根据条件计算另一个表
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<p>对于表1中的每一行,我都在尝试统计表2中的行,并根据表1中的值满足条件</p> <p>表1中的年龄应介于表2的起始年龄和结束年龄之间,或等于起始年龄和结束年龄</p> <p>是否可以使用udf和WITH列进行此操作?我尝试了几种方法,比如使用withColumn和withColumn与UDF,但两种方法都失败了</p> <pre><code>def counter(a): return table2.where((table2.StartAge <= a) & (table2.EndAge >=a)).count() counter_udf = udf(lambda age: counter(age), IntegerType()) table1 = table1.withColumn('Count', counter_udf('Age ID')) </code></pre> <p>这有意义吗? 谢谢</p> <p>输入和输出示例:</p> <p><a href="https://i.stack.imgur.com/m9BTV.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/m9BTV.png" alt="enter image description here"/></a></p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>如果要在脚本中使用自定义项,必须首先向spark注册它</p> <p>使用这行代码有助于修复错误:</p> <pre><code>_ = spark.udf.register("counter_udf", counter_udf) </code></pre>
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