PYSPARK EXP- und EXPM1 -Funktionen

Exp () Funktion

Die Funktion von Exp () in PYSPARK wird verwendet, um den Exponentialwert einer bestimmten Zahl in einer Datenrahmenspalte zurückzuführen. Mathematisch ist es definiert als E^x.

X ist der Wert, der in der Spalte PYSPARK DataFrame vorhanden ist.

Es kann mit der SELECT -Methode verwendet werden, da select () die Werte im PYSPARK -Datenframe angezeigt wird.

Syntax
DataFrame_OBJ.Wählen Sie (exp (dataframe_obj.Spalte))

Parameter:
Der Spaltenname ist als Parameter, um einen exponentiellen Wert für diese Spalte zurückzugeben.

Beispiel 1
Erstellen wir einen PYSPark -Datenrahmen mit 3 Zeilen und 4 Spalten sowie allen numerischen Typen und gibt Exponentialwerte zurück.

pysspark importieren
Mathematik importieren
aus pysspark.SQL Import SparkSession
aus pysspark.sql.Funktionen importe exp
Spark_app = SparkSession.Erbauer.App Name('_').Getorcreate ()
#Mathematikwerte
Werte = [(Mathematik.Pi, 0,7.8,120),
(Mathematik.PI/2,1,0.5,180),
(Mathematik.pi/3, -5, -12.9.360)
]
#Spalten anhand des PYSPARK -Datenframe
DataFrame_OBJ = Spark_App.createdataframe (values, ['value1', 'value2', 'value3', 'value4'])
DataFrame_OBJ.zeigen()
#Die Exponentialwerte der Spalte Wert1
DataFrame_OBJ.Wählen Sie (exp (dataframe_obj.Wert 1)).zeigen()

Ausgang:

Für die Spalte, Value1, haben wir also exponentielle Werte zurückgegeben.
Exponentialwert von 3.141592653589793 ist 23.140692632779267
Exponentialwert von 1.5707963267948966 ist 4.810477380965351.
Exponentialwert von 1.0471975511965976 ist 2.849653908226361.

Beispiel 2
Jetzt werden wir exponentielle Werte für Value2- und Value3 -Spalten zurücksenden.

Pysspark importieren
Mathematik importieren
aus pysspark.SQL Import SparkSession
aus pysspark.sql.Funktionen importe exp
Spark_app = SparkSession.Erbauer.App Name('_').Getorcreate ()
#Mathematikwerte
Werte = [(Mathematik.Pi, 0,7.8,120),
(Mathematik.PI/2,1,0.5,180),
(Mathematik.pi/3, -5, -12.9.360)
]
#Spalten anhand des PYSPARK -Datenframe
DataFrame_OBJ = Spark_App.createdataframe (values, ['value1', 'value2', 'value3', 'value4'])
DataFrame_OBJ.zeigen()
#Get die Exponentialwertewerte der Spalte von Wert2 und Value3
DataFrame_OBJ.Wählen Sie (exp (dataframe_obj.value2), exp (DataFrame_OBJ.Wert3)).zeigen()

Ausgang:

Spalte - Wert 2:

Der Exponentialwert von 0 beträgt 1.0
Der Exponentialwert von 1 beträgt 2.7182818284590455
Exponentialwert von -0.08726646259971647 ist 0.006737946999085467.

Spalte - Wert 3:

Exponentialwert von 7.8 ist 2440.6019776244984
Exponentialwert von 0.5 ist 1.6487212707001282
Exponentialwert von -12.9 ist 2.498050325866635e-6.

expm1 () Funktion

Die Funktion von expm1 () in PYSPark wird verwendet, um den Exponentialwert abzüglich einer der in einer Datenrahmenspalte vorhandenen Zahl zurückzugeben. Mathematisch ist es definiert als e^(x) -1.

X ist der Wert, der in der Spalte PYSPARK DataFrame vorhanden ist.

Es kann mit der Auswahlmethode verwendet werden.

Syntax:
DataFrame_OBJ.Wählen Sie (expm1 (DataFrame_OBJ) aus.Spalte))

Parameter:
Der Spaltenname ist als Parameter, um einen Exponentialwert minus 1 für diese Spalte zurückzugeben.

Beispiel 1
Erstellen wir einen PYSPARK -Datenrahmen mit 3 Zeilen und 4 Spalten sowie allen numerischen Typen und gibt Exponentialwerte minus 1 zurück.

Pysspark importieren
Mathematik importieren
aus pysspark.SQL Import SparkSession
aus pysspark.sql.Funktionen importieren expm1
Spark_app = SparkSession.Erbauer.App Name('_').Getorcreate ()
#Mathematikwerte
Werte = [(Mathematik.Pi, 0,7.8,120),
(Mathematik.PI/2,1,0.5,180),
(Mathematik.pi/3, -5, -12.9.360)
]
#Spalten anhand des PYSPARK -Datenframe
DataFrame_OBJ = Spark_App.createdataframe (values, ['value1', 'value2', 'value3', 'value4'])
DataFrame_OBJ.zeigen()
#Get die Exponentialwerte minus 1 der Spalte Wert1
DataFrame_OBJ.Wählen Sie (expm1 (DataFrame_OBJ) aus.Wert 1)).zeigen()

Ausgang:

Für die Spalte - Value1 haben wir die Exponentialwerte minus 1 zurückgegeben.
Exponentialwert minus 1 von 3.141592653589793 ist 22.140692632779267
Exponentialwert minus 1 von 1.5707963267948966 ist 3.8104773809653514.
Exponentialwert minus 1 von 1.0471975511965976 ist 1.8496539082263612.

Beispiel 2
Wir geben exponentielle Werte minus 1 für Value2- und Value3 -Spalten zurück.

Pysspark importieren
Mathematik importieren
aus pysspark.SQL Import SparkSession
aus pysspark.sql.Funktionen importieren expm1
Spark_app = SparkSession.Erbauer.App Name('_').Getorcreate ()
#Mathematikwerte
Werte = [(Mathematik.Pi, 0,7.8,120),
(Mathematik.PI/2,1,0.5,180),
(Mathematik.pi/3, -5, -12.9.360)
]
#Spalten anhand des PYSPARK -Datenframe
DataFrame_OBJ = Spark_App.createdataframe (values, ['value1', 'value2', 'value3', 'value4'])
DataFrame_OBJ.zeigen()
#Greifen Sie die Exponentialwerte minus 1 Werte der Spalte von Wert2 und Wert3
DataFrame_OBJ.Wählen Sie (expm1 (DataFrame_OBJ) aus.Value2), expm1 (DataFrame_OBJ.Wert3)).zeigen()

Ausgang:

Spalte - Wert 2:

Exponentialwert minus 1 von 0 ist 0.0
Exponentialwert minus 1 von 1 ist 1.718281828459045
Exponentialwert minus 1 von -0.08726646259971647 ist -0.9932620530009145.

Spalte - Wert 3:

Exponentialwert minus 1 von 7.8 ist 2439.6019776244984
Exponentialwert minus 1 von 0.5 ist 0.6487212707001282
Exponentialwert minus 1 von -12.9 ist -0.9999975019496742.

Abschluss

In diesem PYSPARK -Tutorial haben wir die Funktionen von Exp () und expm1 () besprochen. Die Funktion von Exp () in PYSPARK gibt den Exponentialwert einer bestimmten Zahl zurück, die in einer Spalte von DataFrame vorhanden sind. Mathematisch ist es als e^x definiert. Die Funktion expm1 () in PYSpark gibt den Exponentialwert abzüglich einer der in einer Datenrahmenspalte vorhandenen Zahl zurück. Mathematisch ist es als e^(x) -1 definiert.