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如何在 sparklyr 的 spark 数据帧的所有列上应用 if else mutate 函数？例如，假设我想将 iris 数据帧中小于 2 的所有值转换为 0。在 sparklyr 之外，有很多方法可以做到这一点，但是使用 sparklyr 这似乎有点复杂。我使用以下自定义函数尝试了一种方法：

iris_sdf <- sdf_copy_to(sc, iris, overwrite = TRUE)
iris_num_sdf <- iris_sdf %>% select(-Species)

recode_val <- function(x) ifelse(x < 2, 0, x)

iris_num_sdf %>% mutate_all(funs(recode_val))

但是遇到了错误This function is neither a registered temporary function nor a permanent function registered in the database 'default'.; line 1 pos 7 Error : org.apache.spark.sql.AnalysisException:

我尝试了以下使用spark_apply但得到了无意义的结果。

iris_num_sdf %>% 
  spark_apply(recode_val, context = {colName <- colnames(iris_num_sdf)})

我也在下面尝试了这个，这似乎可以解决问题，但我希望有更优雅的东西。

convert_x <- function(col){
  col <- sym(col)
  iris_num_sdf %>% mutate({{col}} := ifelse({{col}} < 2, 0, {{col}})) %>% select({{col}})
}

col_list <- colnames(iris_num_sdf)
out <- lapply(col_list, convert_x)

do.call(sdf_bind_cols, out)
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您可以尝试这种方法 -

library(dplyr)

convert_x <- function(col){
  iris_num_sdf %>% transmute({{col}} := ifelse(.data[[col]] < 2, 0,.data[[col]]))
}

col_list <- colnames(iris_num_sdf)
result <- purrr::map_dfc(col_list, convert_x)

基本 R 选项 -

recode_val <- function(x) ifelse(x < 2, 0, x)
out <- do.call(rbind, lapply(iris_num_sdf, recode_val))
于 2021-07-15T01:54:47.427 回答