TypeError: 'DataFrame' nesnesi bölümü kullanırken öğe atamasını desteklemiyor

Question 1

TypeError: 'DataFrame' nesnesi, bölme kullanılırken öğe atamasını desteklemez.

Bir pyspark veri çerçevesindeki iki tamsayı sütunu bölme ve bu hatayı alma. Herhangi bir fikir?

Tekrar üretilebilir:

simpleData = (((1, 2), (2, 6), (3, 6))
columns= ["sales","users"]
df = spark.createDataFrame(data = simpleData, schema = columns)
df = df.withColumn("users", df["users"].cast(IntegerType()))
df = df.withColumn("sales", df["sales"].cast(IntegerType()))
df['buy_rate'] = df['sales']/ df['users']

Question 2

sadece küçük bir çimdik .

from pyspark.sql.types import IntegerType
import pyspark.sql.functions as F
simpleData=((1, 2), (2, 6), (3, 6))
columns= ["sales","users"]
df = spark.createDataFrame(data = simpleData, schema = columns)
df = df.withColumn("users", df["users"].cast(IntegerType()))
df = df.withColumn("sales", df["sales"].cast(IntegerType()))

df1 = df\
    .withColumn("buy_rate", (F.col("sales") / F.col("users")))
display(df1)

Karthikeyan Rasipalay Durairaj · Answer 1 · 2021-11-23T20:01:03

sadece küçük bir çimdik .

from pyspark.sql.types import IntegerType
import pyspark.sql.functions as F
simpleData=((1, 2), (2, 6), (3, 6))
columns= ["sales","users"]
df = spark.createDataFrame(data = simpleData, schema = columns)
df = df.withColumn("users", df["users"].cast(IntegerType()))
df = df.withColumn("sales", df["sales"].cast(IntegerType()))

df1 = df\
    .withColumn("buy_rate", (F.col("sales") / F.col("users")))
display(df1)

Teşekkürler Karthik ve withColumn() içindeki yeni sütuna atama ile çok iyi bir yaklaşım bu güzel çalıştı.

TypeError: 'DataFrame' nesnesi bölümü kullanırken öğe atamasını desteklemiyor

Soru

En iyi cevabı

Diğer dillerde

Bu sayfa diğer dillerde

Bu kategoride popüler

Popüler soruları bu kategoride