小编jka*_*brg的帖子

我想将列中的值转换为小写.目前,如果我使用该lower()方法,它会抱怨列对象不可调用.由于lower()在SQL中调用了一个函数,我假设有一个本机Spark解决方案,它不涉及UDF或编写任何SQL.

我如何获得一个“足够小的”无穷大使其零乘积为零？

我正在为Python使用整数编程求解器，而我的一些变量具有无限的成本。我不能使用，float('inf')因为float('inf')*0 = NaN

我有一个 Python 程序，它执行以下操作：

• 它接受文件列表作为输入
• 它多次遍历列表，每次打开文件然后关闭它们

我想要的是某种方式在开始时打开每个文件，然后在迭代文件时制作每个文件句柄的副本。本质上，这将采用文件句柄上的复制操作的形式，允许多个句柄独立地遍历一个文件。之所以要这样做，是因为在Unix系统上，如果一个程序获得了一个文件句柄，然后删除了相应的文件，那么该程序仍然能够读取该文件。如果我尝试在每次迭代中按名称重新打开文件，这些文件可能已被重命名或删除，因此它无法工作。如果我尝试使用f.seek(0)，那么这可能会影响另一个线程/生成器/迭代器。

我希望我的问题有意义，我想知道是否有办法做到这一点。

这篇文章声称DataFrameSpark中的 a等同于 a Dataset[Row]，但这篇博文表明 aDataFrame有一个架构。

以博客文章中将 RDD 转换为 a 的示例DataFrame：如果DataFrame与 相同Dataset[Row]，那么将 an 转换RDD为 aDataFrame应该很简单

val rddToDF = rdd.map(value => Row(value))

但相反它表明它是这个

val rddStringToRowRDD = rdd.map(value => Row(value))
val dfschema = StructType(Array(StructField("value",StringType)))
val rddToDF = sparkSession.createDataFrame(rddStringToRowRDD,dfschema)
val rDDToDataSet = rddToDF.as[String]

显然，数据框实际上是行和模式的数据集。

我有一个列表redDressTweets的statusES.status是一个有字段的类created.我正在尝试列出发布推文的时间列表.这是我试图这样做的方式

times <- unlist(lapply(redDressTweets, function(tweet) {tweet$created }))

输出是数字向量:

[1] 1478044029 1477954062 1477909847 1477887746 1477832560 1477640940 1477640939
[8] 1477628031 1477540826

但是这个类redDressTweets[[1]]$created是"POSIXct" "POSIXt".

为什么会发生这种情况？如何阻止它将POSIXct转换为数字？

换句话说,为什么不free()只是将内存返回给操作系统,malloc只是从操作系统请求内存？

这解决了三个密切相关的问题:

• 为什么C需要管理自己的堆？(这是因为操作系统只允许您分配和释放最小大小的连续内存吗？)
• 假设我在括号中写的是真的,为什么呢？
• 这个问题是否会影响操作系统本身,因此它无法为任何正在运行的进程分配内存块？

我有一个数据帧 df

     time value
1   08:04     0
2   08:12     0
3   08:20    60
4   08:28     0
5   08:36     0
6   08:44     0
7   08:52     0
8   09:00     0
9   09:08     0
10  09:16     0
11  09:24     0
12  09:32     0
13  09:40     0
14  09:48     0
15  09:56     0
16  10:04   100
17  10:12    49
18  10:20    49
19  10:28    49
20  10:36     0
21  10:44     0
22  10:52     0
23  11:00     0
24  11:08     0
25  11:16     0
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