输入的所有数据类型pyspark.sql.types
为:
__all__ = [
"DataType", "NullType", "StringType", "BinaryType", "BooleanType", "DateType",
"TimestampType", "DecimalType", "DoubleType", "FloatType", "ByteType", "IntegerType",
"LongType", "ShortType", "ArrayType", "MapType", "StructField", "StructType"]
我必须编写一个UDF(在pyspark中),它返回一个元组数组。我应该给它第二个参数是udf方法的返回类型吗?这将是ArrayType(TupleType())
…
TupleType
Spark中没有这样的东西。产品类型structs
用特定类型的字段表示。例如,如果您想返回一个成对的数组(整数,字符串),则可以使用如下模式:
from pyspark.sql.types import *
schema = ArrayType(StructType([
StructField("char", StringType(), False),
StructField("count", IntegerType(), False)
]))
用法示例:
from pyspark.sql.functions import udf
from collections import Counter
char_count_udf = udf(
lambda s: Counter(s).most_common(),
schema
)
df = sc.parallelize([(1, "foo"), (2, "bar")]).toDF(["id", "value"])
df.select("*", char_count_udf(df["value"])).show(2, False)
## +---+-----+-------------------------+
## |id |value|PythonUDF#<lambda>(value)|
## +---+-----+-------------------------+
## |1 |foo |[[o,2], [f,1]] |
## |2 |bar |[[r,1], [a,1], [b,1]] |
## +---+-----+-------------------------+
我有一个PySpark Dataframe,它有两列(,,其类型为),其值为或。我正在尝试添加一个新列,这是这两个列的总和。我遵循Pyspark中的示例:在UDF中传递多列 这显示了一系列的< code>NULL,而不是我期望的结果。 我尝试了以下任何一种方法,以查看数据类型是否存在问题 仍然得到空值。 我试着移除阵列: 这可以正常工作并显示 我试着移除UDF,但是离开了阵列: 这可以正常工作并显
但任何时候我用这个: 我得到一个隐秘的错误: 我尝试使用自定义数据类型: 使用返回该类型的UDF: 但随后我得到另一个,它抱怨类型。 如何正确地编写可以返回复杂类型的UDF?
如何只在pos时返回case类
我正在寻找(一些测试没有成功)在不使用UDF的情况下从case语句返回元组结构类型,有什么方法可以做到这一点吗? 用例是:我们有两列依赖于case表达式中的相同条件,因此我们看到两个选项: 写入相同条件两次,但返回不同列(不需要) 写一次条件,但每次都返回2个值,这可以通过一个元组,然后我们将其拆分 我知道这可以使用UDF来完成,但是我们避免了UDF,因为被火花视为黑盒,因此它们是不可优化的,所以
问题内容: 我想返回数组的奇数,但是Eclipse似乎不接受我的返回码。我认为这需要返回整个数组,因为我将数组设置为方法的参数。如前所述,我需要传递一个数组并获取该数组的特定元素作为回报。即使我将该数组设为静态,如何返回单个元素? 编辑:好吧,这里是: 我知道这里可能存在多个错误,但我正在努力,不仅要返回奇数,还要将它们加在一起。 问题答案: 您的代码应如下所示: 这里的要点是方法返回类型,它应该
相对来说,我是一个与Java智能合约交互的新手,在尝试检索智能合约函数返回的tuple[]时遇到了一个问题。这是我想调用的函数的ABI定义: 以下是智能合约代码的链接:https://polygonscan . com/address/0x 920 f 22 E1 e 5 da 04504 b 765 f 8110 ab 96 a 20 e 6408 BD # code 下面是我编写的调用该函数的