Pyspark exp og expm1 funksjoner

exp () funksjon

Exp () -funksjonen i Pyspark brukes til å returnere eksponentiell verdi av et gitt antall som er til stede i en DataFrame -kolonne. Matematisk er det definert som e^x.

x er verdien som er til stede i pyspark dataaframe -kolonnen.

Den kan brukes med SELECT -metoden, siden Select () brukes til å vise verdiene i PySpark DataFrame.

Syntaks
DataFrame_obj.Velg (EXP (DataFrame_OBJ.kolonne))

Parameter:
Det tar kolonnenavnet som en parameter for å returnere en eksponentiell verdi for den kolonnen.

Eksempel 1
La oss lage en Pyspark DataFrame med 3 rader og 4 kolonner, pluss alle numeriske typer og returnerer eksponentielle verdier.

Importer pyspark
Importer matematikk
Fra Pyspark.SQL Import SparkSession
Fra Pyspark.SQL.Funksjoner importerer exp
Spark_app = SparkSession.bygger.AppName ('_').getorCreate ()
#Create Math Values
Verdier = [(matematikk.pi, 0,7.8,120),
(matte.PI/2,1,0.5.180),
(matte.PI/3, -5, -12.9.360)
]
#Assignalkolonner ved å lage PySpark DataFrame
DataFrame_OBJ = Spark_App.CreateTataFrame (Values, ['Value1', 'Value2', 'Value3', 'Value4'])
DataFrame_obj.forestilling()
#få eksponentielle verdier for verdien1 -kolonnen
DataFrame_obj.Velg (EXP (DataFrame_OBJ.verdi1)).forestilling()

Produksjon:

Så for kolonne, verdi1, returnerte vi eksponentielle verdier.
Eksponentiell verdi på 3.141592653589793 er 23.140692632779267
Eksponentiell verdi på 1.5707963267948966 er 4.810477380965351.
Eksponentiell verdi på 1.0471975511965976 er 2.849653908226361.

Eksempel 2
Nå vil vi returnere eksponentielle verdier for Value2 og Value3 kolonner.

Importer pyspark
Importer matematikk
Fra Pyspark.SQL Import SparkSession
Fra Pyspark.SQL.Funksjoner importerer exp
Spark_app = SparkSession.bygger.AppName ('_').getorCreate ()
#Create Math Values
Verdier = [(matematikk.pi, 0,7.8,120),
(matte.PI/2,1,0.5.180),
(matte.PI/3, -5, -12.9.360)
]
#Assignalkolonner ved å lage PySpark DataFrame
DataFrame_OBJ = Spark_App.CreateTataFrame (Values, ['Value1', 'Value2', 'Value3', 'Value4'])
DataFrame_obj.forestilling()
#få eksponentielle verdier verdier av verdi2 og verdi3 -kolonne
DataFrame_obj.Velg (EXP (DataFrame_OBJ.Value2), exp (dataaframe_obj.verdi3)).forestilling()

Produksjon:

Kolonne - Verdi2:

Eksponentiell verdi på 0 er 1.0
Eksponentiell verdi på 1 er 2.7182818284590455
Eksponentiell verdi på -0.08726646259971647 er 0.006737946999085467.

Kolonne - Verdi3:

Eksponentiell verdi på 7.8 er 2440.6019776244984
Eksponentiell verdi på 0.5 er 1.6487212707001282
Eksponentiell verdi på -12.9 er 2.498050325866635E-6.

ExpM1 () -funksjon

ExpM1 () -funksjonen i Pyspark brukes til å returnere eksponentiell verdi minus en av et av et gitt antall som er til stede i en DataFrame -kolonne. Matematisk er det definert som e^(x) -1.

X er verdien som er til stede i pyspark dataaframe -kolonnen.

Den kan brukes med SELECT -metoden fordi SELECT () brukes til å vise verdiene i PySpark DataFrame.

Syntaks:
DataFrame_obj.Velg (EXPM1 (DataFrame_OBJ.kolonne))

Parameter:
Det tar kolonnenavnet som en parameter for å returnere en eksponentiell verdi minus 1 for den kolonnen.

Eksempel 1
La oss lage en Pyspark DataFrame, med 3 rader og 4 kolonner, pluss alle numeriske typer og returnerer eksponentielle verdier minus 1.

Importer pyspark
Importer matematikk
Fra Pyspark.SQL Import SparkSession
Fra Pyspark.SQL.Funksjoner importerer EXPM1
Spark_app = SparkSession.bygger.AppName ('_').getorCreate ()
#Create Math Values
Verdier = [(matematikk.pi, 0,7.8,120),
(matte.PI/2,1,0.5.180),
(matte.PI/3, -5, -12.9.360)
]
#Assignalkolonner ved å lage PySpark DataFrame
DataFrame_OBJ = Spark_App.CreateTataFrame (Values, ['Value1', 'Value2', 'Value3', 'Value4'])
DataFrame_obj.forestilling()
#få eksponentielle verdier minus 1 av verdien1 kolonne
DataFrame_obj.Velg (EXPM1 (DataFrame_OBJ.verdi1)).forestilling()

Produksjon:

Så for kolonnen - verdi1, returnerte vi eksponentielle verdier minus 1.
Eksponentiell verdi minus 1 av 3.141592653589793 er 22.140692632779267
Eksponentiell verdi minus 1 av 1.5707963267948966 er 3.8104773809653514.
Eksponentiell verdi minus 1 av 1.0471975511965976 er 1.8496539082263612.

Eksempel 2
Vi vil returnere eksponentielle verdier minus 1 for verdi2 og verdi3 kolonner.

Importer pyspark
Importer matematikk
Fra Pyspark.SQL Import SparkSession
Fra Pyspark.SQL.Funksjoner importerer EXPM1
Spark_app = SparkSession.bygger.AppName ('_').getorCreate ()
#Create Math Values
Verdier = [(matematikk.pi, 0,7.8,120),
(matte.PI/2,1,0.5.180),
(matte.PI/3, -5, -12.9.360)
]
#Assignalkolonner ved å lage PySpark DataFrame
DataFrame_OBJ = Spark_App.CreateTataFrame (Values, ['Value1', 'Value2', 'Value3', 'Value4'])
DataFrame_obj.forestilling()
#få eksponentielle verdier minus 1 verdier av verdi2 og verdi3 -kolonne
DataFrame_obj.Velg (EXPM1 (DataFrame_OBJ.Value2), ExpM1 (DataFrame_OBJ.verdi3)).forestilling()

Produksjon:

Kolonne - Verdi2:

Eksponentiell verdi minus 1 av 0 er 0.0
Eksponentiell verdi minus 1 av 1 er 1.718281828459045
Eksponentiell verdi minus 1 på -0.08726646259971647 er -0.9932620530009145.

Kolonne - Verdi3:

Eksponentiell verdi minus 1 av 7.8 er 2439.6019776244984
Eksponentiell verdi minus 1 av 0.5 er 0.6487212707001282
Eksponentiell verdi minus 1 på -12.9 er -0.9999975019496742.

Konklusjon

I denne Pyspark -opplæringen diskuterte vi Exp () og ExpM1 () -funksjonene. Exp () -funksjonen i Pyspark returnerer eksponentiell verdi av et gitt antall som er til stede i en DataFrame -kolonne. Matematisk er det definert som E^x. ExpM1 () -funksjonen i Pyspark returnerer eksponentiell verdi minus en av et gitt antall til stede i en DataFrame -kolonne. Matematisk er det definert som E^(x) -1.