TypeError: 'DataFrame' चीज का समर्थन नहीं करता है आइटम के काम का उपयोग करते समय विभाजन

Question 1

TypeError: 'DataFrame' चीज का समर्थन नहीं करता है आइटम जब काम का उपयोग कर विभाजन.

विभाजित दो पूर्णांक स्तंभ में एक pyspark dataframe और इस प्राप्त करने में त्रुटि. किसी भी विचार है?

प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य:

simpleData = (((1, 2), (2, 6), (3, 6))
columns= ["sales","users"]
df = spark.createDataFrame(data = simpleData, schema = columns)
df = df.withColumn("users", df["users"].cast(IntegerType()))
df = df.withColumn("sales", df["sales"].cast(IntegerType()))
df['buy_rate'] = df['sales']/ df['users']

Question 2

सिर्फ छोटे tweak .

from pyspark.sql.types import IntegerType
import pyspark.sql.functions as F
simpleData=((1, 2), (2, 6), (3, 6))
columns= ["sales","users"]
df = spark.createDataFrame(data = simpleData, schema = columns)
df = df.withColumn("users", df["users"].cast(IntegerType()))
df = df.withColumn("sales", df["sales"].cast(IntegerType()))

df1 = df\
    .withColumn("buy_rate", (F.col("sales") / F.col("users")))
display(df1)

Karthikeyan Rasipalay Durairaj · Answer 1 · 2021-11-23T20:01:03

सिर्फ छोटे tweak .

from pyspark.sql.types import IntegerType
import pyspark.sql.functions as F
simpleData=((1, 2), (2, 6), (3, 6))
columns= ["sales","users"]
df = spark.createDataFrame(data = simpleData, schema = columns)
df = df.withColumn("users", df["users"].cast(IntegerType()))
df = df.withColumn("sales", df["sales"].cast(IntegerType()))

df1 = df\
    .withColumn("buy_rate", (F.col("sales") / F.col("users")))
display(df1)

धन्यवाद कार्तिक, और बहुत अच्छा दृष्टिकोण के साथ काम करने के लिए नए स्तंभ के भीतर withColumn() इस खूबसूरती से काम किया.

TypeError: 'DataFrame' चीज का समर्थन नहीं करता है आइटम के काम का उपयोग करते समय विभाजन

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