Python newrdd_专题 - Python中文网

将PipelinedRDD转换为datafram

我正在尝试将pyspark中的pipelinedRDD转换为数据帧。这是代码片段： newRDD = rdd.map(lambda row: Row(row.__fields__ + ["tag"]) ...

2024-09-28 已阅读: n次

我在Pyspark中读取CSV文件 inputRDD1 = sc.textFile('a.csv') 数据： a b 1 1 2 3 我想选择列'b'，这样我就可以对它进行操作，如均值等。但是我如 ...

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我在Pyspark中读取了一个CSV文件 inputRDD1 = sc.textFile('a.csv') 数据： a b 1 1 2 3 我想选择列“b”，这样我就可以像mean等那样对它进行操 ...

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原始数据集是： # (numbersofrating,title,avg_rating) newRDD =[(3,'monster',4),(4,'minions 3D',5),....] 我想在 ...

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有没有办法在不转换为df的情况下获得rdd的前163行？我尝试过类似newrdd = rdd.take(163)的方法，但这会返回一个列表，并且rdd.collect()会返回整个rdd。有办法吗 ...

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我有两个RDD。你知道吗 moviesRDD =[(1,'monster'),(2,'minions 3D'),...] #(movieID,title) ratingsRDD =[(1,(3,4)) ...

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我有一个文件格式如下 0, Alpha,-3.9, 4, 2001-02-01 08:00:00, 5, 20 0, Beta, -3.8, 3, 2001-02-01 08:15:00, 6, 21 ...

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显示我的代码 In [10]: rdd = sc.mongoPairRDD("mongodb://localhost/stackoverflow.stack") ...... A lot ...

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我有一个rdd，看起来像这样： totalsrdd = [((2, 16),[[1,2,3,...,36],[2,2,3,...,36]]),((2,17),[[1,2,3,...,36]]),... ...

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我有一个rdd&；在应用collection之后，如下所示 rdd = [('Amazon', '2016/01/09', '17:06:24', '17:10:03'),('Amazon', ...

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我有一个文件列表，我将每个文件拆分为一个单词列表，并计算文件中每个单词的数量；我的元组现在看起来像： [('fileName1',[('word1',n), ('word2',n), ('wor ...

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我有一个rdd如下 myrdd = sc.parallelize([("A", 2), ("B", 10), ("C", 4), ("A", 8), ("B", 6), ("B", 8), ("C" ...

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