스택큐힙리스트

나는 두 개의 리스트를 하나의 배열로 병합하고 최종적으로 csv 파일에 넣고 싶습니다. 이 오류를 피하는 방법은 무엇인가요 : def fill_csv(self, array_urls, array_dates, csv_file_path): result_array = [] array_length = str(len(array_dates)) # CSV 파일을 채웁니다. file = open(csv_file_path, w) csv_file = csv.writer(file, delimiter=';', lineterminator='\n') # 두 개의 배열을 하나로 병합합니다. for i in array_length: result_array[i][0].append(array_urls[i]) result_array[i][..

나는 문자열로 된 열이 있는 데이터프레임이 있습니다. PySpark에서 열 유형을 Double 유형으로 변경하고 싶습니다. 다음은 내가 한 방법입니다: toDoublefunc = UserDefinedFunction(lambda x: x,DoubleType()) changedTypedf = joindf.withColumn(label,toDoublefunc(joindf['show'])) 그냥 알고 싶은 건, 이게 올바른 방법인가요? 로지스틱 회귀를 실행하면 오류가 발생해서 궁금합니다. 이게 문제가 될 수 있을까요?답변 1from pyspark.sql import types for t in ['BinaryType', 'BooleanType', 'ByteType', 'DateType', 'DecimalType'..

에러가 발생하고 있습니다. line = ''.join(line.split()) TypeError: sequence item 0: expected str instance, bytes found 이 코드는 파이썬 2.x 버전에서는 잘 작동하지만, 3.4 버전에서는 작동하지 않고 있습니다. 이에 대한 적절한 해결책을 제시해주세요.답변 1그러나 이 경우에는 바이트 객체를 다루기 때문에 str 관련 메서드를 사용할 수 없습니다. 바이트 객체 자체에는 join() 메서드가 있으며 str.join과 동일한 방식으로 사용할 수 있습니다. 또는 io.BytesIO를 사용하거나 bytearray 객체를 사용하여 인플레이스 연결을 수행할 수도 있습니다. 문서에서 언급한대로 bytearray 객체는 가변이며 효율적인 과다할당..

Spark와 Hadoop 사이에는 의존성이 있나요? 아니라면, Hadoop 없이 Spark를 실행할 때 놓치게 되는 기능은 있나요?답변 1스파크는 하둡 없이 실행할 수 있지만, 그 중 일부 기능은 하둡의 코드에 의존합니다 (예: Parquet 파일 처리). 메소스와 S3에서 스파크를 실행하고 있으며, 설정하는 것은 약간 까다로웠지만 한 번 설정하면 정말 잘 작동합니다 (정확한 설정 방법에 대한 요약은 여기에서 확인할 수 있습니다). (편집) 참고: 2.3.0 버전부터 스파크는 쿠버네티스에 대한 기본 지원도 추가되었습니다.답변 2아파치 스파크는 하둡 없이 사용할 수 있나요? 아파치 스파크는 분산 데이터 처리를 위한 인기있는 오픈 소스 프레임워크입니다. 많은 사람들이 스파크를 하둡과 함께 사용하는 것을 보통..