Funzioni bitwise in pyspark

Funzione bitwiseor ()

Questa funzione esegue il bitwise o l'operazione su due colonne in PysPark DataFrame.

Operazione:

1 bitwiseor 1 => 1
1 bitwiseor 0 => 1
0 bitwiseor 1 => 1
0 bitwiseor 0 => 0

Sintassi:

Può essere utilizzato con il metodo Select () per visualizzare l'operazione bitwise.

dataframe_obj.Seleziona (DataFrame_Obj.colonna1.bitwiseor (dataframe_obj.colonna2))

Laddove DataFrame_Obj è PysPark DataFrame e la colonna rappresenta i nomi della colonna (colonna1, colonna2).

Esempio:

Abbiamo un frame dati con 4 righe e 5 colonne - ['soggetto_id', 'name', 'age', 'm1', 'm2']. Ora applichiamo la funzione bitwiseand () sulle colonne M1 e M2.

importare pyspark
da pyspark.SQL Importazione di importazione
Spark_app = SparkSession.costruttore.nome dell'applicazione('_').getOrCreate ()
Studenti = [(4, "Sravan", 23,0,0),
(4, 'Chandana', 23,0,1),
(46, "Mounika", 22,1,0),
(4, 'Deepika', 21,1,1),
"
DataFrame_obj = Spark_app.CreateAtaFrame (Students, ['Subport_id', 'Name', 'Age', 'M1', 'M2'])
dataframe_obj.spettacolo()
#Perform Bitwise e funzionamento su colonne M1 e M2
dataframe_obj.Seleziona (DataFrame_Obj.M1.bitwiseand (dataframe_obj.m2)).spettacolo()

Produzione:

Funzione bitwiseand ()

Questa funzione esegue il bitwise e l'operazione su due colonne in PysPark DataFrame.

Operazione:

1 bitwiseand 1 => 1
1 bitwiseand 0 => 0
0 bitwiseand 1 => 0
0 bitwiseand 0 => 0

Sintassi:

Può essere utilizzato con il metodo Select () per visualizzare l'operazione bitwise.

dataframe_obj.Seleziona (DataFrame_Obj.colonna1.bitwiseand (dataframe_obj.colonna2))

Laddove DataFrame_Obj è PysPark DataFrame e la colonna rappresenta i nomi della colonna (colonna1, colonna2).

Esempio:

Abbiamo un frame dati con 4 righe e 5 colonne - ['soggetto_id', 'name', 'age', 'm1', 'm2']. Ora applichiamo la funzione bitwiseand () sulle colonne M1 e M2.

importare pyspark
da pyspark.SQL Importazione di importazione
Spark_app = SparkSession.costruttore.nome dell'applicazione('_').getOrCreate ()
Studenti = [(4, "Sravan", 23,0,0),
(4, 'Chandana', 23,0,1),
(46, "Mounika", 22,1,0),
(4, 'Deepika', 21,1,1),
"
DataFrame_obj = Spark_app.CreateAtaFrame (Students, ['Subport_id', 'Name', 'Age', 'M1', 'M2'])
dataframe_obj.spettacolo()
#Perform Bitwise e funzionamento su colonne M1 e M2
dataframe_obj.Seleziona (DataFrame_Obj.M1.bitwiseand (dataframe_obj.m2)).spettacolo()

Produzione:

Funzione bitwisexor ()

Questa funzione esegue l'operazione XOR BitWise su due colonne in PysPark DataFrame.

Operazione:

1 bitwisexor 1 => 0
1 bitwisexor 0 => 1
0 bitwisexor 1 => 1
0 bitwisexor 0 => 0

Sintassi:
Può essere utilizzato con il metodo Select () per visualizzare l'operazione bitwise.

dataframe_obj.Seleziona (DataFrame_Obj.colonna1.bitwisexor (dataframe_obj.colonna2))

Laddove DataFrame_Obj è PysPark DataFrame e la colonna rappresenta i nomi della colonna (colonna1, colonna2).

Esempio:
Abbiamo un frame dati con 4 righe e 5 colonne - ['soggetto_id', 'name', 'age', 'm1', 'm2']. Ora applichiamo la funzione bitwisexor () sulle colonne M1 e M2.

importare pyspark
da pyspark.SQL Importazione di importazione
Spark_app = SparkSession.costruttore.nome dell'applicazione('_').getOrCreate ()
Studenti = [(4, "Sravan", 23,0,0),
(4, 'Chandana', 23,0,1),
(46, "Mounika", 22,1,0),
(4, 'Deepika', 21,1,1),
"
DataFrame_obj = Spark_app.CreateAtaFrame (Students, ['Subport_id', 'Name', 'Age', 'M1', 'M2'])
dataframe_obj.spettacolo()
#Perform Bitwise-Xor Funzionamento su colonne M1 e M2
dataframe_obj.Seleziona (DataFrame_Obj.M1.bitwisexor (dataframe_obj.m2)).spettacolo()

Produzione:

Conclusione

In questo tutorial Pyspark, abbiamo imparato a eseguire le operazioni bitwise su PysPark DataFrame. Bitwiseor restituisce 1 se uno dei valori nelle colonne PysPark DataFrame è 1 in una riga. Bitwisexor restituisce 1 se i valori in due colonne sono diversi; Altrimenti, restituisce 0. E Bitwiseand restituisce 1 se i valori in due colonne sono 1; Altrimenti, restituisce 0.