Funções Pyspark EXP e EXPM1

Exp () função

A função Exp () no Pyspark é usada para retornar o valor exponencial de qualquer número presente presente em uma coluna DataFrame. Matematicamente, é definido como e^x.

X é o valor presente na coluna Pyspark Dataframe.

Ele pode ser usado com o método Select, pois selecionar () é usado para exibir os valores no quadro de dados Pyspark.

Sintaxe
dataframe_obj.Selecione (exp (dataframe_obj.coluna))

Parâmetro:
Ele toma o nome da coluna como um parâmetro para retornar um valor exponencial para essa coluna.

Exemplo 1
Vamos criar um quadro de dados Pyspark com 3 linhas e 4 colunas, além de todos os tipos numéricos e retorna valores exponenciais.

Importar Pyspark
importação de matemática
de Pyspark.SQL Import SparkSession
de Pyspark.SQL.Funções Importar exp
Spark_App = SparkSession.construtor.nome do aplicativo('_').getorcreate ()
#Crie valores matemáticos
valores = [(matemática.pi, 0,7.8.120),
(matemática.PI/2,1,0.5.180),
(matemática.pi/3, -5, -12.9.360)
]
#assign colunas criando o pyspark dataframe
dataframe_obj = spark_app.CreatedAtAframe (valores, ['value1', 'value2', 'value3', 'value4'])
dataframe_obj.mostrar()
#Obtenha os valores exponenciais da coluna Value1
dataframe_obj.Selecione (exp (dataframe_obj.valor1)).mostrar()

Saída:

Então, para a coluna, valor1, retornamos valores exponenciais.
Valor exponencial de 3.141592653589793 é 23.140692632779267
Valor exponencial de 1.5707963267948966 é 4.810477380965351.
Valor exponencial de 1.0471975511965976 é 2.849653908226361.

Exemplo 2
Agora, retornaremos valores exponenciais para as colunas Value2 e Value3.

Importar Pyspark
importação de matemática
de Pyspark.SQL Import SparkSession
de Pyspark.SQL.Funções Importar exp
Spark_App = SparkSession.construtor.nome do aplicativo('_').getorcreate ()
#Crie valores matemáticos
valores = [(matemática.pi, 0,7.8.120),
(matemática.PI/2,1,0.5.180),
(matemática.pi/3, -5, -12.9.360)
]
#assign colunas criando o pyspark dataframe
dataframe_obj = spark_app.CreatedAtAframe (valores, ['value1', 'value2', 'value3', 'value4'])
dataframe_obj.mostrar()
#Obtenha os valores exponenciais dos valores da coluna Value2 e Value3
dataframe_obj.Selecione (exp (dataframe_obj.valor2), exp (dataframe_obj.valor3)).mostrar()

Saída:

Coluna - Value2:

O valor exponencial de 0 é 1.0
O valor exponencial de 1 é 2.7182818284590455
Valor exponencial de -0.08726646259971647 é 0.006737946999085467.

coluna - valor3:

Valor exponencial de 7.8 é 2440.6019776244984
Valor exponencial de 0.5 é 1.6487212707001282
Valor exponencial de -12.9 é 2.498050325866635E-6.

função Expm1 ()

A função EXPM1 () no Pyspark é usada para retornar o valor exponencial menos um de qualquer número presente em uma coluna DataFrame. Matematicamente, é definido como e^(x) -1.

X é o valor presente na coluna Pyspark Dataframe.

Ele pode ser usado com o método Select porque select () é usado para exibir os valores no quadro de dados Pyspark.

Sintaxe:
dataframe_obj.Selecione (EXPM1 (dataframe_obj.coluna))

Parâmetro:
Ele toma o nome da coluna como um parâmetro para retornar um valor exponencial menos 1 para essa coluna.

Exemplo 1
Vamos criar um quadro de dados Pyspark, com 3 linhas e 4 colunas, além de todos os tipos numéricos e retorna valores exponenciais menos 1.

Importar Pyspark
importação de matemática
de Pyspark.SQL Import SparkSession
de Pyspark.SQL.Funções Importar Expm1
Spark_App = SparkSession.construtor.nome do aplicativo('_').getorcreate ()
#Crie valores matemáticos
valores = [(matemática.pi, 0,7.8.120),
(matemática.PI/2,1,0.5.180),
(matemática.pi/3, -5, -12.9.360)
]
#assign colunas criando o pyspark dataframe
dataframe_obj = spark_app.CreatedAtAframe (valores, ['value1', 'value2', 'value3', 'value4'])
dataframe_obj.mostrar()
#Obtenha os valores exponenciais menos 1 da coluna Value1
dataframe_obj.Selecione (EXPM1 (dataframe_obj.valor1)).mostrar()

Saída:

Então, para a coluna - Value1, retornamos valores exponenciais menos 1.
Valor exponencial menos 1 de 3.141592653589793 é 22.140692632779267
Valor exponencial menos 1 de 1.5707963267948966 é 3.8104773809653514.
Valor exponencial menos 1 de 1.0471975511965976 é 1.8496539082263612.

Exemplo 2
Retornaremos valores exponenciais menos 1 para as colunas Value2 e Value3.

Importar Pyspark
importação de matemática
de Pyspark.SQL Import SparkSession
de Pyspark.SQL.Funções Importar Expm1
Spark_App = SparkSession.construtor.nome do aplicativo('_').getorcreate ()
#Crie valores matemáticos
valores = [(matemática.pi, 0,7.8.120),
(matemática.PI/2,1,0.5.180),
(matemática.pi/3, -5, -12.9.360)
]
#assign colunas criando o pyspark dataframe
dataframe_obj = spark_app.CreatedAtAframe (valores, ['value1', 'value2', 'value3', 'value4'])
dataframe_obj.mostrar()
#Obtenha os valores exponenciais menos 1 valores da coluna Value2 e Value3
dataframe_obj.Selecione (EXPM1 (dataframe_obj.valor2), EXPM1 (dataframe_obj.valor3)).mostrar()

Saída:

Coluna - Value2:

Valor exponencial menos 1 de 0 é 0.0
O valor exponencial menos 1 de 1 é 1.718281828459045
Valor exponencial menos 1 de -0.08726646259971647 é -0.9932620530009145.

coluna - valor3:

Valor exponencial menos 1 de 7.8 é 2439.6019776244984
Valor exponencial menos 1 de 0.5 é 0.6487212707001282
Valor exponencial menos 1 de -12.9 é -0.9999975019496742.

Conclusão

Neste tutorial Pyspark, discutimos as funções exp () e expm1 (). A função Exp () no Pyspark retorna o valor exponencial de qualquer número presente presente em uma coluna DataFrame. Matematicamente, é definido como e^x. A função EXPM1 () no Pyspark retorna o valor exponencial menos um de qualquer número presente em uma coluna DataFrame. Matematicamente, é definido como E^(x) -1.