我目前正在学习Spark并开发定制机器学习算法.我的问题是之间的区别是什么.map()和.mapValues()有什么,我清楚必须使用一个,而不是其他情况？
我想创建一个可视化,其中有两个线图,每秒更新每个线图一个新点.结果将是这样的.
我最近阅读了有关散景的内容,发现它可以用于实时显示数据流.但是不知道如何在其中编码.
如果有人能告诉我如何使用散景完成这项任务,我将不胜感激.谢谢!
我有一个迭代返回 的算法(key, value)。我想要做的是将这些结果存储在一个结构中，这样如果key不存在，它将添加它和相应的value. 现在，如果键存在，它将附加value到现有的值数组中。
在 python 中，我可以使用以下格式的 python 字典来执行此操作：
dict = {'key1': [val1, val2, val3],
'key2': [val4, val5],
'key3': [val6], ... }
并简单地执行以下操作：
if key in dict.keys():
dict[key].append(value)
else:
dict[key] = [value]
我如何在 Scala 中做到这一点？
我想向现有datetime对象添加随机生成的时间值。现在，我拥有的时间值是一个浮点数。例如，我想添加4.1326742小时数'2016-11-17'。我该怎么做呢？谢谢。
我正在创建一个计算修剪均值的函数.为此,我删除了最高和最低百分比的数据,然后像往常一样计算平均值.到目前为止我所拥有的是:
def trimmed_mean(data, percent):
from numpy import percentile
if percent < 50:
data_trimmed = [i for i in data
if i > percentile(data, percent)
and i < percentile(data, 100-percent)]
else:
data_trimmed = [i for i in data
if i < percentile(data, percent)
and i > percentile(data, 100-percent)]
return sum(data_trimmed) / float(len(data_trimmed))
但我确实得到了错误的结果.所以,[37, 33, 33, 32, 29, 28, 28, 23, 22, 22, 22, 21, 21, 21, 20, 20, 19, 19, 18, 18, 18, 18, 16, 15, 14, 14, 14, 12, …
转换将基于现有RDD创建新的RDD。基本上，RDD是不可变的，Spark中的所有转换都是惰性的。RDD中的数据要等到执行一个动作后才能处理，但不处理数据，如何创建新的RDD？例如，在filter操作中如何创建新的RDD而不实际将RDD加载到内存中并对其进行处理？
我的数据框中有5,000,000行.在我的代码中,我使用的是iterrows(),这花费了太多时间.为了获得所需的输出,我必须遍历所有行.所以我想知道我是否可以在pandas中并行化代码.
给定一个包含表单条目的数组(key, (index, rating)),例如:
val samp = Array((0, (1, 0.005)), (1, (1, 0.306)), (0, (0, 0.231)), (2, (2, 0.908)), (0, (2, 0.542)), (2, (1, 0.091)))
我想将其转化为
Array((key1, Array((index1, rating1), (index2, rating2), ...), (key2, Array((index1, rating1), (index2, rating2), ...)), ...)
为了得到这个结果,我做了以下代码:
samp.groupBy(_._1).map{ case (k, v) => (k, v.map(_._2)) }.toArray
这给了我:
Array((2,Array((2,0.908), (1,0.091))), (1,Array((1,0.306))), (0,Array((1,0.005), (0,0.231), (2,0.542))))
代码给了我我想要的东西,但我只是想知道是否有更好的方法来做这个,因为我对scala相当新.谢谢!