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在 Foundry Code Workbook 的控制台中显示 matplotlib 图的最佳方式是什么？

如何获取 Code Workbook 中所有模块、用户、模式、作业类型以及有关 spark 模块的详细信息（执行器数量、内存等）的视图？

在 Contour 中，您可以通过单击顶部的“版本”按钮访问旧交易。

如何在代码工作簿中执行此操作？

有没有办法将具有 4 位数年份值的列转换为 DATE 类型并让它在 Foundry 中显示？

现在，我正在处理一个名为的列year，其中包含以下值：1999, 2001, 2010并且它的类型是字符串。

当我编写代码将其转换为日期时，它会将 4 位数年份转换为 10 位数年份、月份和日期，如下所示2010-01-01。

这是我尝试过的一些代码：

1. df = df.withColumn('year_mfr', F.trunc(df.year_mfr, 'yyyy'))
2. df = df.withColumn('year_mfr', F.to_date(df.year_mfr, 'yyyy'))

我正在使用 Blobster API 从 Foundry Code Repositories 或 Foundry Code Workbooks 中的（例如）Python 转换中获取文件。

实现这一目标的最佳方法是什么？

如何配置 Code Workbooks 的时区，以便CURRENT_TIMESTAMP在 SQL 中调用返回我的本地时间而不是默认的 UTC？

是否有任何理由不建议这样做？

如何将此 JSON 对象列表转换为 Spark 数据框？

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我已经尝试过spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(d))将其与json.dumps(d).

我在配置文件 col1 和 col2 中有两列。

现在我必须在我的主 python-transform 中导入这个配置文件，然后提取列的值，以便通过迭代所有可能的值来从这些值创建动态输出路径。

例如 ouput_path1=Constant+value1+value2

输出路径2=常数+值3+值4

请提出一些在 palantir foundary(code-repo) 中生成输出文件的解决方案

我们可以在 my_compute_function 中动态更改输出数据集路径，如下所示

我想全局导入一个数据集，以便我可以访问文件中的数据集。有什么方法可以在不使用transform或transform_df在 Palantir Foundry 代码库中导入单个文件。

基本上我想从数据集中提取数据并返回列表中的所有值。如果我使用 transform 或 transform_df 装饰器，那么在调用返回函数时我将无法访问该输入文件。

或者是否有任何其他方法可以通过使用一个数据帧作为 palantir 代码存储库中函数的输入来返回值列表。