Mulai sekarangMulai gratis

Memecah menjadi kolom

Anda telah membersihkan data secara signifikan dengan menghapus baris tidak valid dari DataFrame. Sekarang Anda ingin melakukan transformasi lanjutan dengan membuat kolom-kolom bermakna tertentu berdasarkan isi DataFrame.

Anda memiliki konteks spark dan versi terbaru dari DataFrame annotations_df. pyspark.sql.functions tersedia dengan alias F.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Membersihkan Data dengan PySpark

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Pecah isi kolom '_c0' berdasarkan karakter tab dan simpan dalam variabel bernama split_cols.
  • Tambahkan kolom berikut berdasarkan empat entri pertama pada variabel di atas: folder, filename, width, height pada DataFrame bernama split_df.
  • Tambahkan variabel split_cols sebagai sebuah kolom.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Split the content of _c0 on the tab character (aka, '\t')
split_cols = ____(annotations_df['____'], '\t')

# Add the columns folder, filename, width, and height
split_df = annotations_df.withColumn('folder', split_cols.getItem(____))
split_df = split_df.withColumn('filename', ____
split_df = split_df.____
____

# Add split_cols as a column
split_df = split_df.____
Edit dan Jalankan Kode