当我们使用时,我对这种差异感到困惑
df.filter(col("c1") === null) and df.filter(col("c1").isNull)
相同的数据帧我在=== null中得到计数,但在isNull中计数为零.请帮我理解其中的区别.谢谢
我试图理解密集排名和行号之间的区别.每个新窗口分区都是从1开始.一行的排名是不是总是从1开始？任何帮助,将不胜感激
我有一个数据帧(spark):
id value
3 0
3 1
3 0
4 1
4 0
4 0
我想创建一个新的数据帧:
3 0
3 1
4 1
需要删除每个id后1(值)之后的所有行.我尝试使用spark dateframe(Scala)中的窗口函数.但无法找到解决方案.看起来我正朝着错误的方向前进.
我正在寻找Scala.Thanks的解决方案
使用monotonically_increasing_id输出
scala> val data = Seq((3,0),(3,1),(3,0),(4,1),(4,0),(4,0)).toDF("id", "value")
data: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int, value: int]
scala> val minIdx = dataWithIndex.filter($"value" === 1).groupBy($"id").agg(min($"idx")).toDF("r_id", "min_idx")
minIdx: org.apache.spark.sql.DataFrame = [r_id: int, min_idx: bigint]
scala> dataWithIndex.join(minIdx,($"r_id" === $"id") && ($"idx" <= $"min_idx")).select($"id", $"value").show
+---+-----+
| id|value|
+---+-----+
| 3| 0|
| 3| 1|
| 4| 1|
+---+-----+
如果我们在原始数据帧中进行了排序转换,那么解决方案就无法工作.那个时候monotonically_increasing_id()是基于原始DF生成的,而不是排序DF.I之前已经错过了那个要求. …
我需要从我的最终组装 jar 中排除 spark 和 test 依赖项。我尝试使用provider但它不起作用。
libraryDependencies ++= Seq("org.apache.spark" % "spark-core_2.11" % "2.0.1" % "provided")
并执行sbt assembly。
请帮我解决这个问题。
我有一个如下所示的数据框。我需要根据现有列创建一个新列。
col1 col2
a 1
a 2
b 1
c 1
d 1
d 2
输出数据帧看起来像这样
col1 col2 col3 col4
a 1 1 2
a 2 1 2
b 1 0 1
c 1 0 1
d 1 1 2
d 2 1 2
我用来查找 col3 的逻辑是如果 col1 > 1且col4的计数是 col2 的最大值。
我熟悉如何在 sql 中执行此操作。但很难找到 Dataframe DSL 的解决方案。任何帮助，将不胜感激。谢谢
我试图在 slack 中使用传入的 webhook 提醒自定义组。我可以使用 提醒用户<@user>，但是对于组，以下任何格式都不起作用
<!cgroup>
<@cgroup>
我在这里缺少什么。提前致谢。
我的数据框是这样的
id value date
1 100 2017
1 null 2016
1 20 2015
1 100 2014
我想获取最新的先前值，但忽略null
id value date recent value
1 100 2017 20
1 null 2016 20
1 20 2015 100
1 100 2014 null
使用引导窗口功能时，有什么方法可以忽略空值。
有没有简单的方法通过避免异常的索引绑定来安全地拆分？
例如:
"1-2".split("-")(1)= 2
"1".split("-")(1) = null
嗨，我正在寻找一种解决方案，它将为给定索引从字符串中返回一个子字符串。为避免当前使用if和else check的索引绑定异常，是否有更好的方法（功能性）。
def subStringEn(input:String,start:Int,end:Int)={
// multiple if check for avoiding index out of bound exception
input.substring(start,end)
}