嗨，我有一个pyspark数据框，其数组如下所示。
我想遍历每个元素，并且只在连字符之前获取字符
我正在尝试查看列表是否包含整数：
<pre><code>def fun(a):
if a[:] == int:
print('Sum of elements',
我目前正在学习UDF，并在下面编写了PostgreSQL UDF以计算平均平均偏差（MAD）。它是任何窗口上的平均值和
我正在尝试在Scala中编写一个处理空值的用户定义函数（UDF）。对于我的示例，如果值不为null，则尝试
我正在尝试在Scala中编写UDF，并在PySpark中使用它。
所以我写了一个简单的UDF，它使用array <struct <dt：strin
我有一个Excel工作表，其中有一列（列标签为“标签”）包含表示某些项目的字符串。我用UDF编写了一个
我有一个自定义的Hive GenericUDF，它获得了一个自定义的Hive配置，该配置在自定义的Hive pre exec挂钩中设置
我开始使用此“身份” pandas udf在运行于EMR群集上的Pyspark Jupyter笔记本上使用pandas udf，但出现以下错误
我正在尝试为区分大小写的<code>VLOOKUP</code>编写UDF。目的是模仿<code>VLOOKUP</code>参数，但仅在找到区分大
gdb会自动继续执行'jump'命令真是很烦人，因此我在gdb中设置了一个简短的'j'命令来结合tbreak和jump设置一
[<strong> disclamer </strong>]我不是Java开发人员。我可能会遗漏明显的要点
我正在编写一个库，以使用<
<pre><code>intersect = {
1 = {
hits = {
min = 2
}
dwellTime = {
min = 10
max = 20
}
}
3 = {
hits = {
min = 2
我有这个<strong> GraphQL模式</strong>：
<a href="https://i.stack.imgur.com/3N0my.png" rel="nofollow noreferrer">graphql schema</a>
我有一个Java Spark流媒体应用程序（使用spark 3.0.1），需要在流媒体数据上调用自定义转换。这些自定义
这里哪个应该更快？或者两者具有相同的性能水平？
<strong>-) 正常功能</strong>
<pre><code> private de
我有一个数据集作为缺失值的数据。
<pre><code>a <- sample(1:100,15)
b <- sample(1:20,15)
data <- data.frame(a,
我正在尝试根据用户输入更改表格单元格的背景。
如果用户输入3小时，时间输入10。那么我需要更
当我使用min，sum，max，count，mean或std之一时，pyspark groupby（）。agg（）工作正常。但是如果我
提供用户
突破1种方法来创建2
是否可以将这段代码分成2种方法？
一种方法应命名为GetInput（），另一种方
我有2个具有相同列名的spark数据帧，并且想要在关键列彼此匹配时使用df2中同一列中的列表来扩展第一
