我有一个 pyspark 数据框
| id | events |
|---|---|
| a0 | a-markets-l1 |
| a0 | a-markets-watch |
| a0 | a-markets-buy |
| c7 | a-markets-z2 |
| c7 | scroll_down |
| a0 | a-markets-sell |
| b2 | next_screen |
我正在尝试通过对 ID 进行分组来加入事件这是我的 python 代码
df_events_userpath = df_events.groupby('id').agg({ 'events': lambda x: ' '.join(x)}).reset_index()| id | events |
|---|---|
| a0 | a-markets-l1 a-markets-watch a-markets-buy a-markets-sell |
| c7 | a-markets-z2 scroll_down |
| b2 | next_screen |
我试过使用 collect_set
df.groupBy("id").agg(f.collect_set("events").alias("events"))我正面临使用xslt对flatten一个nestedxml文件的挑战。输入xml：<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><groupxmlns="http://gro...
new是如下所示的rdd：[('hotelstinsen','59.066','15.1115'),('ankarethotelandrestaurant','58.6725','17.0975'),...
我正在学习一个教程，该教程使用以下代码加载一些数据并对其进行简单的数据处理：frompysparkimportSparkConf,SparkContextconf=SparkConf().setMas...
frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportudffrompyspark.sql.catalogimport*fro...
我在pyspark2.3中的会话：spark=SparkSession\.builder\.appName("test_app")\.config('spark.executor.instances'...