我尝试向 df 添加一个包含空字符串数组的列，但最终添加了一列字符串数组。
我试过这个：
import pyspark.sql.functions as F
df = df.withColumn('newCol', F.array([]))
我怎样才能在 pyspark 中做到这一点？
我在python中遇到一个数组有点麻烦.我想循环遍历它,并将元素n与元素n-1进行比较.例如:
[(11, 11), (11, 10), (11, 9), (11, 8), (11, 7), (11, 6), (11, 5),
(11, 4), (10, 4), (9, 4), (8, 4), (8, 5), (7, 5), (6, 5), (5, 5),
(4, 5), (3, 5), (3, 4), (3, 3), (2, 3), (1, 3), (1, 2), (1, 1), (1, 0)]
使用上面的数组,我想应用以下移动/逻辑:
0,1 =对
1,0 =下降
-1,0 =向上
0,-1 =左
因此,如果我们看到的第一个值的数组元素小于我想要打印的前一个值.
所以上面数组的结果是(假设开始总是0,0)
[Start, down, right, right, right, down, down, right, right, down,
down, down, down, down, left, down, down, down, right, right, …如何将str的表示形式list转换为dictionary？
a = '[100:0.345,123:0.34,145:0.86]'
预期产量:
{100:0.345,123:0.34,145:0.86}
首先尝试使用将字符串转换为列表ast.literal_eval.但它显示错误: invalid syntax
在python中,我们可以将列表总结为:sum(list_of_integers).
现在sum只是运算符中两个元素之间的操作+.
如果我想要什么总结与不同的运营商像一个列表or,and,xor等？
我可以使用for循环逐个手动完成,但必须有更好的方法.
我有一个数组，例如：
Array = [100]*100
然后我要这样做：
Array[0:10] = 1
数组应如下所示：
Array = [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,100,100....,100]
但是Python说不，给了我
Array[0:10] = 1 can only assign an iterable
它想要什么，如何解决？
我编写了Python代码来进行一些计算.在此期间它转换string为float.但是有时数字字符串值可能是空的,它给我的时间valueError.我试图在try catch块中保留它,但是它会转到另一个异常块,如下所示.
try:
float(some value)
except Exception as ValueError:
print(error message)
except Exception as oserror:
print(mesage)
它转到os错误块而不是ValueError块