此Apache Spark(pyspark)问题需要一些帮助。
我有一个dataFrame(df1),它具有单列和单行,其中包含max_timestamp
+------------------+
|max_timestamp |
+-------------------+
|2019-10-24 21:18:26|
+-------------------+
我还有另一个DataFrame,其中包含2列-EmpId和时间戳
masterData = [(1, '1999-10-24 21:18:23',), (1, '2019-10-24 21:18:26',), (2, '2020-01-24 21:18:26',)]
df_masterdata = spark.createDataFrame(masterData, ['dsid', 'txnTime_str'])
df_masterdata = df_masterdata.withColumn('txnTime_ts', col('txnTime_str').cast(TimestampType())).drop('txnTime_str')
df_masterdata.show(5, False)
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|dsid|txnTime_ts |
+----+-------------------+
|1 |1999-10-24 21:18:23|
|1 |2019-10-24 21:18:26|
|2 |2020-01-24 21:18:26|
+----+-------------------+
对象用于根据条件txnTime_ts 我要做什么->将“ max_timestamp”列添加到第二个DataFrame中,并通过比较两个值来过滤记录。 Pyspark不允许我将maxTS2中的列添加到dataFrame-df_masterdata 错误- 关于如何解决此问题的任何想法?
感谢您的帮助。df_masterdata1 = df_masterdata.withColumn('maxTime', maxTS2['TEMP_MAX'])
AnalysisException: 'Resolved attribute(s) TEMP_MAX#207255 missing from dsid#207263L,txnTime_ts#207267 in operator
!Project [dsid#207263L, txnTime_ts#207267, TEMP_MAX#207255 AS maxTime#207280].;;\n!Project [dsid#207263L,
txnTime_ts#207267, TEMP_MAX#207255 AS maxTime#207280]\n+- Project [dsid#207263L, txnTime_ts#207267]\n +- Project
[dsid#207263L, txnTime_str#207264, cast(txnTime_str#207264 as timestamp) AS txnTime_ts#207267]\n +- LogicalRDD
[dsid#207263L, txnTime_str#207264], false\n'
答案 0 :(得分:0)
如果您实际上有一个具有单个行/列的DF,则完成此操作的最有效方法是从数据帧中提取值,然后针对它过滤confusion_matrix(y_test, y_pred)
。但是,如果您仍然需要在数据框的上下文中执行此操作,则应该使用df_masterdata
,例如:
join