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
- serverless
- 금융소득
- 경매
- route53
- python
- Resolver
- lambda
- 세금계산서
- 리소스
- 인덱싱
- 양도소득세
- kubectl
- command
- boto3
- node
- Kubernetes
- 공매
- 임업후계자
- S3
- 정책자금
- 매입불공제
- 외국납부세액공제
- Filter
- pod
- 성능개선
- AWS
- 산지연금
- 신탁공매
- 농지연금
- OpenSearch
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 |