In [17]:
%run initilization.py
/home/svanhmic/workspace/DABAI/Workflows
In [18]:
from shared.create_dummy_data import create_double_helix
In [107]:
from pyspark.sql import functions as F
helix = create_double_helix(100, 5., 1., )
helix_df = spark.createDataFrame(helix)
helix_df.withColumn('dd',F.isnan('unknown_label')).show()
+--------------------+-------------------+------------------+-----+-------------+---+----+
| x| y| z|label|unknown_label| id| dd|
+--------------------+-------------------+------------------+-----+-------------+---+----+
| 4.283777527830254|-2.5786139866324547| 2.112647406837718| 0.0| NaN| 0|true|
| -3.384280762940193| 3.6805765469003555| 5.539701967345767| 0.0| NaN| 1|true|
| -4.136161109685368| 2.809300851586798| 5.309021735317047| 0.0| NaN| 2|true|
| -2.7406222970634895| 4.181983910160158| 5.703065126584871| 0.0| NaN| 3|true|
| 2.725983307249563| -4.191540887143621| 2.564968963482482| 0.0| NaN| 4|true|
| 4.317692606782498|-2.5214143954010737| 2.099347645937683| 0.0| NaN| 5|true|
| 4.74396537808006| 1.5794912128839824|1.2493931005034176| 0.0| NaN| 6|true|
| 4.807476808939545| 1.3741057934192882|1.2923926326551416| 0.0| NaN| 7|true|
| 1.0977129275594684| -4.878014588812627| 2.920247060983143| 0.0| NaN| 8|true|
| 4.878239981569718| 1.0967108471309455|1.3496561573694004| 0.0| NaN| 9|true|
| -0.4631356400343908| 4.978504331516639| 6.190425211684172| 0.0| NaN| 10|true|
| -4.923193006334846|-0.8730238383776581| 4.536884624883236| 0.0| NaN| 11|true|
| 4.051995790771999|-2.9293907406773183| 2.196759560176338| 0.0| NaN| 12|true|
| -3.3399364160175167| 3.7208634397085936| 5.551684450868393| 0.0| NaN| 13|true|
| -2.1413729901103444| 4.518243211384917| 5.840602768732626| 0.0| NaN| 14|true|
| -4.648465731526336|-1.8416748743535938| 4.335171537004586| 0.0| NaN| 15|true|
|-0.10876470025390349| -4.998816884021526|3.1633473095530484| 0.0| NaN| 16|true|
| 4.889383110382171|-1.0459124245889648| 1.78153520123065| 0.0| NaN| 17|true|
|-0.40886887094989827| 4.983254583740244| 6.201320121460754| 0.0| NaN| 18|true|
| -1.0495861663071273| 4.888595798334805| 6.071695001066675| 0.0| NaN| 19|true|
+--------------------+-------------------+------------------+-----+-------------+---+----+
only showing top 20 rows
In [108]:
helix.to_csv('/home/svanhmic/workspace/data/DABAI/sparkdata/csv/double_helix3.csv', sep=',', index=False, columns=['id','unknown_label','x','y','z'])
# (helix_df
# .select('id','unknown_label','x','y','z')
# .write
# .csv('/home/svanhmic/workspace/data/DABAI/sparkdata/csv/double_helix2.csv',
# mode='overwrite',header=True,
# nullValue=' ')
# )
In [109]:
df = spark.read.csv('/home/svanhmic/workspace/data/DABAI/sparkdata/csv/double_helix2.csv', sep=',',inferSchema=True, header=True, nanValue=None, nullValue=None)
In [110]:
df.show(200)
+---+-------------+--------------------+--------------------+-------------------+
| id|unknown_label| x| y| z|
+---+-------------+--------------------+--------------------+-------------------+
|150| NaN|-0.22774979549485833| -0.4451179963246265| 0.4729333229972774|
|151| NaN| -0.1836902970635405| -0.4650353478658458|0.37619109730509426|
|152| NaN| 0.05226340795046702| 0.49726103425605656| 3.2463107522687213|
|153| NaN| -0.466671810535562| 0.17949212030465442| 1.9379756905110381|
|154| NaN|-0.05752648494140939| 0.49667967899873433| 3.026284330098521|
|155| NaN| 0.2780092768617606| 0.4155849395476224| 3.731180564053718|
|156| NaN|-0.47306593080890347|-0.16189078141730545| 1.2410726920025843|
|157| NaN| 0.0808428563293704| 0.49342115133069514| 3.3039912568874277|
|158| NaN| 0.4489719823832415|-0.22005490004737976| 5.168109929567444|
|159| NaN|-0.27833487467843543| -0.4153669432414424| 0.590371584721737|
|160| NaN|-0.42519996686914874| -0.2630684096855318| 1.016744960088268|
|161| NaN|-0.48099123481054634| 0.13655560052749896| 1.84742203612976|
|162| NaN| -0.1637456261605992| 0.4724271053964551| 2.8079454735300327|
|163| NaN| 0.27958235462440334| 0.41452829455017226| 3.7349705912813596|
|164| NaN|-0.03316830247558...|-0.49889865074069684| 0.0663853544198552|
|165| NaN| 0.34254118169354575| 0.3642328085771369| 3.896309410634782|
|166| NaN| 0.49722368714825677| 0.05261753451742551| 4.606958700725262|
|167| NaN| -0.2822305237609931|-0.41272985287909025| 0.5997801958001125|
|168| NaN| 0.48111284646248326| 0.13612651824228456| 4.43665523744955|
|169| NaN|-0.22512953582204923|-0.44644898040039094|0.46705546480554316|
|170| NaN| 0.300552090917326| 0.3995853358736071| 3.786474705241381|
|171| NaN| 0.01644586246126766| 0.49972946041623867| 3.174490312138953|
|172| NaN|-0.39786420182345467| 0.3028268100868636| 2.221383348836349|
|173| NaN| -0.4143566281591093| 0.27983671078079386| 2.164787995395152|
|174| NaN| -0.4531608865931216| -0.2112941335251312| 1.1344971090200626|
|175| NaN| 0.14911058798196833| 0.47724839711797007| 3.4444211386993655|
|176| NaN| -0.4983429397983518|-0.04067326336964265| 1.4893598166966973|
|177| NaN| 0.4838005368790639| -0.1262419918867313| 4.967635535988816|
|178| NaN| 0.10106578225699954| 0.48967918850690473| 3.3451265782824917|
|179| NaN| 0.4815040228918175| 0.1347363200439885| 4.439543608256368|
|180| NaN| -0.381903208645557| 0.32272269710422935| 2.272402590920121|
|181| NaN|-0.27508541971241496| -0.4175260612963513| 0.5825688094268608|
|182| NaN|-0.48592382925144934|-0.11780506001699725| 1.3329500125245615|
|183| NaN| 0.274627084542878| 0.4178276731326911| 3.7230641192097034|
|184| NaN|-0.07805767132049322| -0.4938694158864485| 0.15675654064053|
|185| NaN| 0.29572657553353715|-0.40316968204864706| 5.650325496821746|
|186| NaN| -0.2700999603211677| 0.420768358404602| 2.57091799614386|
|187| NaN| 0.3059100519671993| -0.3954984704210946| 5.624825733023011|
|188| NaN|-0.43581046024194786| 0.2450902746820069| 2.083093209739342|
|189| NaN|-0.08782011896444171| -0.4922272104476461|0.17655607844826318|
|190| NaN|-0.07907661657774809|-0.49370729051799084|0.15882006621597042|
|191| NaN| 0.42541909409735573| 0.26271390213954265| 4.15917114196759|
|192| NaN| -0.3813309130219676| 0.32339872413760784| 2.2741740705681024|
|193| NaN| 0.30112393628825135| -0.3991545753142123| 5.636871386993039|
|194| NaN| 0.4956209202618347|-0.06602956458142135| 4.844834996893754|
|195| NaN| -0.2793928954402254| -0.4146560140375722| 0.59292096044557|
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|197| NaN|-0.26905127852248184| 0.4214396866995536| 2.573408310176877|
|198| NaN|-0.15183589292107108| -0.4763883516846954|0.30854407340531154|
|199| NaN|-0.36388115383797215| -0.34291472100443| 0.8150535235609999|
|100| NaN|0.020217343911401727| -0.4995910917992515| 6.242739593032732|
|101| NaN| -0.1822900240045347| -0.4655860255080968|0.37318177032782124|
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+---+-------------+--------------------+--------------------+-------------------+
In [111]:
mnist_df = spark.read.csv('/home/svanhmic/workspace/data/DABAI/mnist/train.csv',header=True)
In [112]:
mnist_df.show(5)
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+-----+------+------+------+------+------+------+------+------+------+------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
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In [113]:
mnist_pdf = pd.read_csv('/home/svanhmic/workspace/data/DABAI/mnist/train.csv', header=0)
In [115]:
spark.createDataFrame(mnist_pdf).show(5)
---------------------------------------------------------------------------
KeyboardInterrupt Traceback (most recent call last)
<ipython-input-115-1da567796ca1> in <module>()
----> 1 spark.createDataFrame(mnist_pdf).show(5)
/usr/local/share/spark/python/pyspark/sql/session.py in createDataFrame(self, data, schema, samplingRatio)
520 rdd, schema = self._createFromRDD(data.map(prepare), schema, samplingRatio)
521 else:
--> 522 rdd, schema = self._createFromLocal(map(prepare, data), schema)
523 jrdd = self._jvm.SerDeUtil.toJavaArray(rdd._to_java_object_rdd())
524 jdf = self._jsparkSession.applySchemaToPythonRDD(jrdd.rdd(), schema.json())
/usr/local/share/spark/python/pyspark/sql/session.py in _createFromLocal(self, data, schema)
384
385 if schema is None or isinstance(schema, (list, tuple)):
--> 386 struct = self._inferSchemaFromList(data)
387 if isinstance(schema, (list, tuple)):
388 for i, name in enumerate(schema):
/usr/local/share/spark/python/pyspark/sql/session.py in _inferSchemaFromList(self, data)
316 warnings.warn("inferring schema from dict is deprecated,"
317 "please use pyspark.sql.Row instead")
--> 318 schema = reduce(_merge_type, map(_infer_schema, data))
319 if _has_nulltype(schema):
320 raise ValueError("Some of types cannot be determined after inferring")
/usr/local/share/spark/python/pyspark/sql/types.py in _infer_schema(row)
989 raise TypeError("Can not infer schema for type: %s" % type(row))
990
--> 991 fields = [StructField(k, _infer_type(v), True) for k, v in items]
992 return StructType(fields)
993
/usr/local/share/spark/python/pyspark/sql/types.py in <listcomp>(.0)
989 raise TypeError("Can not infer schema for type: %s" % type(row))
990
--> 991 fields = [StructField(k, _infer_type(v), True) for k, v in items]
992 return StructType(fields)
993
/usr/local/share/spark/python/pyspark/sql/types.py in __init__(self, name, dataType, nullable, metadata)
405 if not isinstance(name, str):
406 name = name.encode('utf-8')
--> 407 self.name = name
408 self.dataType = dataType
409 self.nullable = nullable
KeyboardInterrupt:
In [ ]: