我在pyspark数据框中有一个由时间（数据类型：（）组成的字段，格式为mm-dd-yy，hr-mm-ss。看起来像：
<
将SQL发送到Snowflake的结果是SnowflakeCursor。我如何轻松地将其转换为pySpark数据框？
谢谢！
我对镶木地板文件和python完全陌生，任何人都可以让我知道如何在pyspark中读取带有标头的镶木地板文件
我正在尝试测试一个实用函数，该函数接受spark DataFrame并在进行一些转换后输出一个新的spark DataFrame。
我正在使用以下代码手动计算线性回归PValue。
<pre><code>import numpy as np
import math
from scipy import stats
def
我正在使用pyspark sql读取csv文件
<pre><code>sqlContext.read.csv
</code></pre>
一旦数据在DF中，就会有一些数
我正在尝试优化下面的代码（PySpark UDF）。
它给我想要的结果（基于我的数据集），但是对于非常
我正在尝试删除引号之间的空格，但未得到正确的结果。您能帮我怎么做吗？
示例：
<pre><code>Lo
根据火花的小时数分割时间戳记
<pre><code>1,2019-04-01 04:00:21,12
1,2019-04-01 06:01:22,34
1,2019-04-01 09:21:23,10
1,20
我有一个这样的数据框：
<pre><code>rows = [("Ali", 0, [100]),("Barbara", 1, [300, 250, 100]),("Cesar
我的spark数据框的输出有问题。文件范围从几GB到50 + GB
<pre><code>SparkDF = spark.read.format("csv").option
我知道有一个名为<a href="http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.sql.html?highlight=registerjava#pyspark.sql.funct
我有一个执行火花流作业的AWS EMR集群。它从Kinesis流中获取流数据并进行处理。它可以正常工作几天，但
我有以下SQL：
<pre><code>freecourse_info_step_8 as (
-- How many questions answered correct in that
select *,
count(questio
我有一个带美元符号的字符串列。如何转换为doubletype或float以便对它进行计算？
这些列看起来像是
以下是我的数据，我正在使用parcel_id进行分组，如果需要
imprv_det_type_cd以MA开头
输入：
<pre><code>
当尝试使用以下代码写入csv文件时
<pre><code>DF.coalesce(1).write.option("header","false").option("se
我有一个带时间戳字段的pyspark数据框。但它包含两种类型的时间戳记格式（均为字符串）。
<pre><code>
将小时分为15分钟，每15分钟的时间范围和相应的总和添加新列。
我在这里使用了窗口功能：<a href=
<strong>上下文</strong>
我正在使用<strong> Docker </strong>容器，并使用<em> client-mode </em>连接到<strong> pyS
