私はツェッペリンで次のノートブックを実行しています:
%spark.pyspark
l = [('user1', 33, 1.0, 'chess'), ('user2', 34, 2.0, 'tenis'), ('user3', None, None, ''), ('user4', None, 4.0, ' '), ('user5', None, 5.0, 'ski')]
df = spark.createDataFrame(l, ['name', 'age', 'ratio', 'hobby'])
df.show()
root
|-- name: string (nullable = true)
|-- age: long (nullable = true)
|-- ratio: double (nullable = true)
|-- hobby: string (nullable = true)
+-----+----+-----+-----+
| name| age|ratio|hobby|
+-----+----+-----+-----+
|user1| 33| 1.0|chess|
|user2| 34| 2.0|tenis|
|user3|null| null| |
|user4|null| 4.0| |
|user5|null| 5.0| ski|
+-----+----+-----+-----+
agg_df = df.select(*[(1.0 - (count(c) / count('*'))).alias(c) for c in df.columns])
agg_df.show()
root
|-- name: string (nullable = true)
|-- age: long (nullable = true)
|-- ratio: double (nullable = true)
|-- hobby: string (nullable = true)
+----+---+-------------------+-----+
|name|age| ratio|hobby|
+----+---+-------------------+-----+
| 0.0|0.6|0.19999999999999996| 0.0|
+----+---+-------------------+-----+
ここで、agg_dfで、値が0.35未満の列のみを選択したいと思います。この場合、['name'、 'ratio'、 'hobby']を返す必要があります。
どうすればいいのかわからない。ヒントはありますか?
あなたは0.35未満の値を意味しますか?これはする必要があります
>>> [ key for (key,value) in agg_df.collect()[0].asDict().items() if value < 0.35 ]
['hobby', 'ratio', 'name']
空の文字列をNullに置き換えるには、次のudf関数を使用します。
from pyspark.sql.functions import udf
process = udf(lambda x: None if not x else (x if x.strip() else None))
df.withColumn('hobby', process(df.hobby)).show()
+-----+----+-----+-----+
| name| age|ratio|hobby|
+-----+----+-----+-----+
|user1| 33| 1.0|chess|
|user2| 34| 2.0|tenis|
|user3|null| null| null|
|user4|null| 4.0| null|
|user5|null| 5.0| ski|
+-----+----+-----+-----+
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