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Mise en place de l'isolant. Fixation de l'isolant. Résolution des points singuliers. Scellage des joints et des liaisons. CLAUSES DE FINALISATION. Trocellen. Prix en Algérie de m² de Isolation intérieure de conduits métalliques. Générateur de prix de la construction. CYPE Ingenieros, S.A.. L'isolation sera homogène sur la totalité de la surface. Il n'existera pas de ponts thermiques. CONSERVATION ET MAINTENANCE. Après sa mise en place, l'isolation sera protégée des impacts, de la pluie et des pressions ou des autres actions qui pourraient l'altérer. CRITÈRE POUR LE MÉMOIRE On mesurera la surface réellement exécutée selon les spécifications du Projet.
Comment convertir une colonne de tableau(c. -à-d. Liste) en vecteur (2) Considérez l'extrait suivant (en supposant que spark est déjà défini sur une certaine SparkSession): from pyspark. sql import Row source_data = [ Row ( city = "Chicago", temperatures =[- 1. 0, - 2. 0, - 3. 0]), Row ( city = "New York", temperatures =[- 7. 0, - 7. 0, - 5. 0]), ] df = spark. createDataFrame ( source_data) Notez que le champ de températures est une liste de flotteurs. Python parcourir tableau 2 dimensions pour. Je souhaite convertir ces listes de flottants au type MLlib Vector et je voudrais que cette conversion soit exprimée à l'aide de l'API DataFrame base plutôt que via des RDD (ce qui est inefficace car il envoie toutes les données de la machine virtuelle à Python, le traitement est effectué en Python, nous ne bénéficions pas des avantages de l'optimiseur Catalyst de Spark, yada yada). Comment puis-je faire cela? Plus précisément: Y a-t-il un moyen de faire fonctionner une distribution directe? Voir ci-dessous pour plus de détails (et une tentative manquée de solution de contournement) Ou, y a-t-il une autre opération qui a l'effet que j'étais après?
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La seule différence c'est qu'avec from_iterable on n'a pas besoin d'unpacker les valeurs (elle n'accepte qu'un seul argument). En tout cas je ne connaissais pas cette méthode, donc merci pour la découverte 10 avril 2017 à 9:50:00 Je ne crois pas que la première méthode évalue paresseusement, à confirmer, mais je n'ai rien vu là dessus, et j'ai pas le temps de regarder les codes sources... 10 avril 2017 à 9:54:32 En fait, from_iterable offre un niveau de paresse supérieur, car l'itérable qui contient les itérables à chaîner n'a pas besoin d'être parcouru tout de suite, contrairement à l' unpacking (afin de le transformer en liste d'arguments).
transform ( df_exploded) final_df = converted_df. select ( "city", "temperature_vector") Cela semble idéal, sauf que TEMPERATURE_COUNT soit supérieur à 100 et parfois supérieur à 1000. (Un autre problème est que le code serait plus compliqué si vous ne connaissiez pas à l'avance la taille du tableau, bien que Ce n'est pas le cas pour mes données. ) Est-ce que Spark génère réellement un jeu de données intermédiaire avec autant de colonnes, ou considère-t-il simplement qu'il s'agit d'une étape intermédiaire traversée de manière transitoire par des éléments individuels ( la seule utilisation de ces colonnes est d'assembler un vecteur)? Python parcourir tableau 2 dimensions de la. Alternative 2: utiliser un fichier UDF Une alternative plutôt simple consiste à utiliser un fichier UDF pour effectuer la conversion. Cela me permet d'exprimer assez directement ce que je veux faire dans une ligne de code et ne nécessite pas de créer un ensemble de données avec un nombre de colonnes incroyable. Mais toutes ces données doivent être échangées entre Python et la machine virtuelle Java, et chaque numéro individuel doit être traité par Python (ce qui est notoirement lent pour une itération sur des éléments de données individuels).