Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
250x250
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | |||||
| 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
| 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
| 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
| 31 |
Tags
- 리소스
- 경매
- Kubernetes
- boto3
- python
- 농지연금
- 매입불공제
- lambda
- 양도소득세
- 임업후계자
- kubectl
- 인덱싱
- 외국납부세액공제
- command
- 공매
- 산지연금
- pod
- OpenSearch
- Resolver
- 신탁공매
- 금융소득
- S3
- 성능개선
- 정책자금
- node
- Filter
- route53
- AWS
- serverless
- 세금계산서
Archives
- Today
- Total
진지한 개발자
PySpark Preprocessing 본문
728x90
# convert each row in DataFrame to list of integer
df.col_2 = df.col2.map(lambda x: [int(e) for e in x])
df_spark = spark.createDataFrame(df)
df_spark.select('col_1', explode(col('col_2')).alias('cols_2')).show(10)728x90
'IT > spark' 카테고리의 다른 글
| Pyspark 사용예 (HDFS) (0) | 2025.02.18 |
|---|---|
| PySpark json flatten case (0) | 2023.08.25 |
| PySpark의 UDF 예제 (0) | 2023.07.31 |
| PySpark 특징 및 장점 (0) | 2023.07.31 |
| Pyspark 예제 실행 (0) | 2023.04.19 |