Lưu ý
Cần có ủy quyền mới truy nhập được vào trang này. Bạn có thể thử đăng nhập hoặc thay đổi thư mục.
Cần có ủy quyền mới truy nhập được vào trang này. Bạn có thể thử thay đổi thư mục.
Randomly splits this DataFrame with the provided weights.
Syntax
randomSplit(weights: List[float], seed: Optional[int] = None)
Parameters
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
weights |
list | list of doubles as weights with which to split the DataFrame. Weights will be normalized if they don't sum up to 1.0. |
seed |
int, optional | The seed for sampling. |
Returns
list: List of DataFrames.
Examples
from pyspark.sql import Row
df = spark.createDataFrame([
Row(age=10, height=80, name="Alice"),
Row(age=5, height=None, name="Bob"),
Row(age=None, height=None, name="Tom"),
Row(age=None, height=None, name=None),
])
splits = df.randomSplit([1.0, 2.0], 24)
splits[0].count()
# 2
splits[1].count()
# 2