pyspark执行df = spark.sparkContext.textFile("file:///opt/module/spark/adult.data").map(lambda line: line.split(',')).map(lambda p: Row(**f(p))).toDF()时报错 NameError: name 'f' is not defined怎么解决
时间: 2024-03-05 11:48:54 浏览: 30
这个错误是因为在代码中使用了未定义的函数 `f`,需要在代码中定义这个函数。
你可以按照以下步骤来解决这个问题:
1. 在代码中定义函数 `f`,例如:
```
def f(cols):
return {'age': cols[0], 'workclass': cols[1], 'fnlwgt': cols[2], 'education': cols[3], 'education_num': cols[4], 'marital_status': cols[5], 'occupation': cols[6], 'relationship': cols[7], 'race': cols[8], 'sex': cols[9], 'capital_gain': cols[10], 'capital_loss': cols[11], 'hours_per_week': cols[12], 'native_country': cols[13]}
```
2. 然后再次执行代码即可:
```
df = spark.sparkContext.textFile("file:///opt/module/spark/adult.data").map(lambda line: line.split(',')).map(lambda p: Row(**f(p))).toDF()
```
希望这能帮到你!
相关问题
在执行test = spark.sparkContext.textFile("file:///opt/module/spark/adult.test").map(lambda line: line.split(',')).map(lambda p: Row(**f(p))).toDF()时报错ValueError: could not convert string to float: '|1x3 Cross validator'怎么解决
这个错误提示是表明在执行转换操作时,将一个字符串转换为浮点数时出错。具体的原因可能是因为你的数据中包含了一些字符串而不是数字,导致转换失败。
为了解决这个问题,你可以检查一下原始数据文件中的每一行是否都是合法的,不包含任何非数字的字符。你还可以尝试将数据类型转换为字符串类型,然后再进行转换操作,例如:
```
test = spark.sparkContext.textFile("file:///opt/module/spark/adult.test").map(lambda line: line.split(',')).map(lambda p: Row(**f(p))).toDF()
test = test.selectExpr("cast(age as string) age", "cast(workclass as string) workclass", "cast(fnlwgt as string) fnlwgt", "cast(education as string) education", "cast(education_num as string) education_num", "cast(marital_status as string) marital_status", "cast(occupation as string) occupation", "cast(relationship as string) relationship", "cast(race as string) race", "cast(sex as string) sex", "cast(capital_gain as string) capital_gain", "cast(capital_loss as string) capital_loss", "cast(hours_per_week as string) hours_per_week", "cast(native_country as string) native_country", "cast(income as string) income")
test.show()
```
这样做可以避免非数字的字符对转换操作造成的影响。
val lines = sc.textFile("file:///opt/module/spark-3.2.1-bin-hadoop2.7/a.txt") 为什么没有发现sc
这个问题可能是由于以下原因导致的:
1. 缺少SparkContext对象:在使用Spark的过程中,需要首先创建SparkContext对象,它是Spark应用程序的入口点。如果没有创建SparkContext对象,那么就无法在应用程序中使用Spark。因此,需要确保已经创建了SparkContext对象,并将其命名为“sc”。
2. Spark版本不兼容:如果使用的Spark版本与代码中的Spark版本不兼容,那么就可能出现问题。需要确保代码中使用的Spark版本与实际使用的Spark版本相匹配。
3. 文件路径错误:在使用textFile()函数读取文件时,需要确保文件路径正确。如果文件路径错误,那么就无法读取文件中的内容。
综上所述,需要检查代码中的SparkContext对象是否正确创建,并确保文件路径正确。如果问题仍然存在,则可能需要进一步调试。
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