// 将字符串转为 JSON 对象 JSONOb ject jsonObject = new JSONObject(input); maven 依赖
时间: 2024-03-10 20:50:15 浏览: 63
为了使用 `JSONObject` 类,需要引入 `org.json` 的 maven 依赖。在 `pom.xml` 文件中添加以下依赖即可:
```xml
<dependency>
<groupId>org.json</groupId>
<artifactId>json</artifactId>
<version>20210307</version>
</dependency>
```
这里使用的是 `20210307` 版本,你也可以根据实际情况选择其他版本。
相关问题
预测以下代码片段的输出结果 function setName (ob j){ ob j. name="Tom"; obj=new 0bject (); obj. name-"Jerry"; } var person=new 0b ject0: setName (person); alert (person.name);
代码片段有一些语法错误,我将修正这些错误并预测输出结果。
修正后的代码片段:
```javascript
function setName(obj) {
obj.name = "Tom";
var newObj = new Object();
newObj.name = "Jerry";
}
var person = new Object();
setName(person);
alert(person.name);
```
预测输出结果:
```
Tom
```
解释:
在代码片段中,首先定义了一个名为 setName 的函数,该函数接受一个对象作为参数,并将该对象的 name 属性设置为 "Tom"。
接着,创建了一个名为 person 的新对象,并将其作为参数传递给 setName 函数。
在 setName 函数内部,将 person 对象的 name 属性设置为 "Tom"。
最后,使用 alert 函数输出 person 对象的 name 属性值,即 "Tom"。
'DataFrame' ob,ject has no attribute 'toPandas
这个错误通常是因为您正在使用PySpark DataFrame,而不是Pandas DataFrame。PySpark DataFrame没有toPandas()方法,因为它们不是基于Pandas库构建的。如果您想将PySpark DataFrame转换为Pandas DataFrame,可以使用toPandas()方法。但是,这需要将整个数据集从Spark驱动程序传输到单个Python进程中,因此可能会导致内存问题。如果您的数据集很大,则应该考虑使用分布式计算框架来处理它。
如果您想使用PySpark DataFrame,可以使用Spark的API来执行各种操作。例如,您可以使用select()方法选择特定的列,使用filter()方法过滤行,使用groupBy()方法对数据进行分组等等。以下是一个简单的示例,演示如何使用PySpark DataFrame选择特定的列:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()
# 创建一个简单的DataFrame
data = [("Alice", 1), ("Bob", 2), ("Charlie", 3)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])
# 选择特定的列
result = df.select("name")
# 显示结果
result.show()
```
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