python-PySpark中pandas_udf的隐式架构?
发布时间:2020-12-17 17:37:52 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:This answer很好地解释了如何使用pyspark的groupby和pandas_udf进行自定义聚合.但是,我不可能如示例的这一部分所示手动声明我的模式 from pyspark.sql.types import *schema = StructType([ StructField("key",StringType()),StructField("avg_min",DoubleTy
This answer很好地解释了如何使用pyspark的groupby和pandas_udf进行自定义聚合.但是,我不可能如示例的这一部分所示手动声明我的模式
因为我将返回100列具有自动生成名称的列.是否有任何方法告诉PySpark隐式使用我的函数返回的Schema,并假定所有工作节点的Schema都相同?由于我将不得不使用我要使用的预测变量,因此该模式在运行期间也将发生变化,因此可以自动选择生成模式的流程… 最佳答案
基于Sanxofons comment,,我对如何自己实现此想法有所了解:
我要做的是获取一个示例熊猫df,将其传递给函数,然后查看返回的结果:
这似乎为我工作.问题是它是递归的(需要定义函数以获取模式,将模式定义为udf).我通过创建一个简单地传递数据帧的“包装” UDF解决了这一问题. (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |