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PySpark UDFs में Integers

यह अभ्यास UDFs पर आधारित है, ताकि आप PySpark में फ़ंक्शन क्रिएशन को समझ सकें! इस अभ्यास को करते समय सोचिए कि डेटा क्लीनिंग वर्कफ़्लो में यह किन चरणों की जगह ले सकता है।

याद रखें, आपके वर्कस्पेस में पहले से ही SparkSession नाम का spark मौजूद है!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

PySpark परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • फ़ंक्शन age_category को age_category_udf नाम से UDF के रूप में रजिस्टर करें।
  • DataFrame df में "category" नाम की एक नई कॉलम जोड़ें, जो UDF लगाकर उम्र के आधार पर लोगों को कैटेगराइज़ करे। age_category_udf() का आर्गुमेंट आपके लिए दिया गया है।
  • प्राप्त DataFrame दिखाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Register the function age_category as a UDF
age_category_udf = ____(age_category, StringType())

# Apply your udf to the DataFrame
age_category_df_2 = age_category_df.withColumn("category", ____(age_category_df["age"]))

# Show df
age_category_df_2.____
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