当有rownames时,write.table将不需要的前导空列写入标题

当有rownames时,write.table将不需要的前导空列写入标题

检查这个例子:>a=matrix(1:9, nrow=3, ncol=3, dimnames=list(LETTERS[1:3], LETTERS[1:3]))>a A B C A 1 4 7 B 2 5 8 C 3 6 9 表格显示正确。 有两种不同的方式将其写入文件... write.csv(a, 'a.csv')如预期的那样: "","A","B","C"…


file - 如何将所有控制台输出保存到R中的文件?

我想将所有控制台文本重定向到一个文件。 这是我尝试过的:>sink("test.log", type=c("output", "message"))>a<- "a">a>How come I do not see this in log Error: unexpected symbol in "How come" 这是我在test.log中得到的:[1] "a" 这是我…


从Rdata文件中获取特定对象

我有一个包含各种对象的Rdata文件: New.Rdata |_ Object 1(e.g. data.frame) |_ Object 2(e.g. matrix) |_... |_ Object n 当然我可以使用load('New.Rdata')加载数据框,但是,是否有一种智能方法只能从该文件中加载一个特定对象并丢弃其他对象?…


将R中的Dataframe输出到.csv

所以我试图根据R中的数据帧编写.csv文件,但由于某种原因,我不断收到以下错误: Error in.External2(C_writetable, x, file, nrow(x), p, rnames, sep, eol,:unimplemented type 'list' in 'EncodeElement 这是traceback()给出的: 5: write.table(…


如何将数据文件保存到.RData?

我想将数据保存到.RData文件中。 例如,我想用两个csv文件和一些信息保存到1.RData 。 在这里, 我有两个CSV文件 1) file_1.csv contains object city[[1]] 2) file_2.csv contains object city[[2]] 另外保存其他的价值,国家和人口如下。 所以,我想我需要首先从两个csv文件中创建对象“城市”。 1.R…


apache spark - 我应该为Spark选择哪种群集类型?

我是Apache Spark的新手,我刚刚了解到Spark支持三种类型的集群: 独立-意味着Spark将管理自己的集群 YARN-使用Hadoop的YARN资源管理器 Mesos-Apache的专用资源管理器项目 由于我是Spark的新手,我想我应该首先尝试 Standalone 。 但我想知道哪一个是推荐的。…


apache spark - Spark:减去两个DataFrame

在Spark版本1.2.0中,可以使用subtract 2个SchemRDD来最终只得到与第一个不同的内容 val onlyNewData=todaySchemaRDD.subtract(yesterdaySchemaRDD) onlyNewData包含onlyNewData中在todaySchemRDD中不存在的行。 如何使用Spark版本1.3.0中的 DataFrames实现这一目标…


scala - 如何在没有SQL查询的情况下使用Spark Dataframe检查是否相等?

我想选择一个等于某个值的列。 我在scala中做这个并且有点麻烦。 继承我的代码 df.select(df("state")==="TX").show() 这将返回状态列,其中包含布尔值而不仅仅是TX 我也试过了 df.select(df("state")=="TX").show() 但这也不起作用。…


scala - 如何使用Spark DataFrames查询JSON数据列?

我有一个Cassandra表,为简单起见,看起来像: key: text jsonData: text blobData: blob 我可以使用spark和spark-cassandra-connector为此创建一个基本数据框: val df=sqlContext.read.format("org.apache.spark.sql.cassandra").options(Map("table"-…



apache spark - DataFrame partitionBy到单个Parquet文件(每个分区)

我想修复/合并我的数据,以便将其保存到每个分区的一个Parquet文件中。 我还想使用Spark SQL partitionBy API。 所以我可以这样做: df.coalesce(1).write.partitionBy("entity", "year", "month", "day", "status").mode(SaveMode.Append).parquet(s"$location"…




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