ocicolumnscale 함수의 column parameter는 Spark DataFrame의 컬럼을 받을 수 있습니다. 컬럼의 데이터 타입은 Spark의 데이터 타입 중 하나여야 합니다.
예를 들어, IntType, LongType, FloatType, DoubleType, StringType, BooleanType, BinaryType, DateType, TimestampType, ArrayType, MapType, StructType 등이 있습니다.
만약 컬럼의 데이터 타입이 다른 타입으로 지정되어 있다면, 오류가 발생할 수 있습니다.
예를 들어, 컬럼의 데이터 타입이 String 인 경우, column parameter에 String을 지정하면 오류가 발생할 수 있습니다.
따라서, 컬럼의 데이터 타입을 확인한 후에 column parameter에 해당 데이터 타입을 지정해야 합니다.
예를 들어, 컬럼의 데이터 타입이 Double 인 경우, column parameter에 DoubleType을 지정해야 합니다.
또한, scale parameter는 스케일링을 위한 스케일링 팩터리를 받을 수 있습니다.
예를 들어, 2를 지정하면, 컬럼의 값을 2배로 스케일링합니다.
center parameter는 중심을 지정할 수 있습니다.
예를 들어, 1을 지정하면, 컬럼의 값을 1을 뺀 후에 스케일링합니다.
따라서, ocicolumnscale 함수의 column parameter는 Spark DataFrame의 컬럼을 받을 수 있으며, 컬럼의 데이터 타입은 Spark의 데이터 타입 중 하나여야 합니다.
scale parameter는 스케일링을 위한 스케일링 팩터리를 받을 수 있으며, center parameter는 중심을 지정할 수 있습니다.
예를 들어, 다음 코드는 컬럼의 값을 2배로 스케일링하고, 1을 뺀 후에 스케일링합니다.
sql
from pyspark.sql.functions import col, udf
from pyspark.sql.types import DoubleType
# 스케일링 함수를 정의합니다.
def my_scale(x):
return x * 2 + 1
# UDF를 생성합니다.
scale_udf = udf(my_scale, DoubleType())
# 컬럼을 스케일링합니다.
df = df.withColumn('scaled_column', scale_udf(col('column')))
이러한 코드를 사용하여 컬럼을 스케일링할 수 있습니다.
2025-05-30 03:54