Funções bitwise em Pyspark
Função bitwiseOr ()
Esta função executa o bitwise ou operação em duas colunas no Pyspark Dataframe.
Operação:
1 bitwise ou 1 => 1
1 bitwise ou 0 => 1
0 bitwise ou 1 => 1
0 bitwise ou 0 => 0
Sintaxe:
Ele pode ser usado com o método select () para exibir a operação bit a bit.
dataframe_obj.Selecione (dataframe_obj.coluna1.BitwiseOr (dataframe_obj.column2))
Onde o dataframe_obj é o pyspark dataframe e a coluna representa os nomes da coluna (coluna1, coluna2).
Exemplo:
Temos um dataframe com 4 linhas e 5 colunas - ['sujeito_id', 'nome', 'idade', 'm1', 'm2']. Agora, aplicamos a função BitWiseand () nas colunas M1 e M2.
Importar Pyspark
de Pyspark.SQL Import SparkSession
Spark_App = SparkSession.construtor.nome do aplicativo('_').getorcreate ()
estudantes = [(4, 'sravan', 23,0,0),
(4, 'Chandana', 23,0,1),
(46, 'Mounika', 22,1,0),
(4, 'Deepika', 21,1,1),
]
dataframe_obj = spark_app.CreatedAtAframe (estudantes, ['sujeito_id', 'nome', 'idade', 'm1', 'm2']))
dataframe_obj.mostrar()
#PerformForm Bitwise e operação nas colunas M1 e M2
dataframe_obj.Selecione (dataframe_obj.M1.BitWiseEand (dataframe_obj.m2)).mostrar()
Saída:
Função bitwiseand ()
Esta função executa o bit a operação em duas colunas no Pyspark DataFrame.
Operação:
1 bitwise e 1 => 1
1 bitwise e 0 => 0
0 bitwise e 1 => 0
0 bitwise e 0 => 0
Sintaxe:
Ele pode ser usado com o método select () para exibir a operação bit a bit.
dataframe_obj.Selecione (dataframe_obj.coluna1.BitWiseEand (dataframe_obj.column2))
Onde o dataframe_obj é o pyspark dataframe e a coluna representa os nomes da coluna (coluna1, coluna2).
Exemplo:
Temos um dataframe com 4 linhas e 5 colunas - ['sujeito_id', 'nome', 'idade', 'm1', 'm2']. Agora, aplicamos a função BitWiseand () nas colunas M1 e M2.
Importar Pyspark
de Pyspark.SQL Import SparkSession
Spark_App = SparkSession.construtor.nome do aplicativo('_').getorcreate ()
estudantes = [(4, 'sravan', 23,0,0),
(4, 'Chandana', 23,0,1),
(46, 'Mounika', 22,1,0),
(4, 'Deepika', 21,1,1),
]
dataframe_obj = spark_app.CreatedAtAframe (estudantes, ['sujeito_id', 'nome', 'idade', 'm1', 'm2']))
dataframe_obj.mostrar()
#PerformForm Bitwise e operação nas colunas M1 e M2
dataframe_obj.Selecione (dataframe_obj.M1.BitWiseEand (dataframe_obj.m2)).mostrar()
Saída:
Função bitwisexor ()
Esta função executa a operação XOR Bitwise em duas colunas no Pyspark Dataframe.
Operação:
1 bitwisexor 1 => 0
1 bitwisexor 0 => 1
0 bitwisexor 1 => 1
0 bitwisexor 0 => 0
Sintaxe:
Ele pode ser usado com o método select () para exibir a operação bit a bit.
dataframe_obj.Selecione (dataframe_obj.coluna1.Bitwisexor (dataframe_obj.column2))
Onde o dataframe_obj é o pyspark dataframe e a coluna representa os nomes da coluna (coluna1, coluna2).
Exemplo:
Temos um dataframe com 4 linhas e 5 colunas - ['sujeito_id', 'nome', 'idade', 'm1', 'm2']. Agora, aplicamos a função bitisexor () nas colunas M1 e M2.
Importar Pyspark
de Pyspark.SQL Import SparkSession
Spark_App = SparkSession.construtor.nome do aplicativo('_').getorcreate ()
estudantes = [(4, 'sravan', 23,0,0),
(4, 'Chandana', 23,0,1),
(46, 'Mounika', 22,1,0),
(4, 'Deepika', 21,1,1),
]
dataframe_obj = spark_app.CreatedAtAframe (estudantes, ['sujeito_id', 'nome', 'idade', 'm1', 'm2']))
dataframe_obj.mostrar()
#PerformForm Bitwise-Xor Operação em colunas M1 e M2
dataframe_obj.Selecione (dataframe_obj.M1.Bitwisexor (dataframe_obj.m2)).mostrar()
Saída:
Conclusão
Neste tutorial Pyspark, aprendemos a executar as operações bitwise no Pyspark Dataframe. BitwiseOr retorna 1 se algum dos valores nas colunas Pyspark Dataframe for 1 em uma linha. Bitwisexor retorna 1 se os valores em duas colunas forem diferentes; Caso contrário, ele retorna 0. E o BitWiseAnd retorna 1 se os valores em duas colunas forem 1; Caso contrário, ele retorna 0.