Fonctions Pyspark Exp et Expm1

Fonction exp ()

La fonction exp () dans Pyspark est utilisée pour renvoyer la valeur exponentielle de tout numéro donné présent dans une colonne DataFrame. Mathématiquement, il est défini comme e ^ x.

x est la valeur présente dans la colonne Pyspark Dataframe.

Il peut être utilisé avec la méthode SELECT, car SELECT () est utilisé pour afficher les valeurs dans le Pyspark DataFrame.

Syntaxe
dataframe_obj.SELECT (EXP (DATAFRAME_OBJ.colonne))

Paramètre:
Il prend le nom de colonne comme paramètre pour renvoyer une valeur exponentielle pour cette colonne.

Exemple 1
Créons un pyspark dataframe avec 3 lignes et 4 colonnes, plus tous les types numériques et renvoie des valeurs exponentielles.

Importer Pyspark
mathématiques d'importation
de Pyspark.SQL IMPORT SPARKSESSE
de Pyspark.SQL.Fonctions Import Exp
Spark_App = Sparkcession.constructeur.nom de l'application('_').getorCreate ()
#Create Math Valed
valeurs = [(mathématiques.pi, 0,7.8 120),
(mathématiques.pi / 2,1,0.5 180),
(mathématiques.pi / 3, -5, -12.9 360)
]]
#assign colonnes en créant le pyspark dataframe
dataframe_obj = spark_app.CreatedataFrame (valeurs, ['Value1', 'Value2', 'Value3', 'Value4'])
dataframe_obj.montrer()
#get les valeurs exponentielles de la colonne Value1
dataframe_obj.SELECT (EXP (DATAFRAME_OBJ.valeur 1)).montrer()

Sortir:

Donc, pour la colonne, Value1, nous avons renvoyé des valeurs exponentielles.
Valeur exponentielle de 3.141592653589793 est 23.140692632779267
Valeur exponentielle de 1.5707963267948966 est 4.810477380965351.
Valeur exponentielle de 1.0471975511965976 est 2.849653908226361.

Exemple 2
Maintenant, nous retournerons les valeurs exponentielles pour les colonnes de valeur 2 et de valeur.

Importer Pyspark
mathématiques d'importation
de Pyspark.SQL IMPORT SPARKSESSE
de Pyspark.SQL.Fonctions Import Exp
Spark_App = Sparkcession.constructeur.nom de l'application('_').getorCreate ()
#Create Math Valed
valeurs = [(mathématiques.pi, 0,7.8 120),
(mathématiques.pi / 2,1,0.5 180),
(mathématiques.pi / 3, -5, -12.9 360)
]]
#assign colonnes en créant le pyspark dataframe
dataframe_obj = spark_app.CreatedataFrame (valeurs, ['Value1', 'Value2', 'Value3', 'Value4'])
dataframe_obj.montrer()
#get les valeurs exponentielles Valeurs de Value2 et Value3 Colonne
dataframe_obj.SELECT (EXP (DATAFRAME_OBJ.Value2), exp (dataframe_obj.valeur3)).montrer()

Sortir:

Colonne - Value2:

La valeur exponentielle de 0 est 1.0
La valeur exponentielle de 1 est 2.7182818284590455
Valeur exponentielle de -0.08726646259971647 est 0.006737946999085467.

Colonne - Value3:

Valeur exponentielle de 7.8 est 2440.6019776244984
Valeur exponentielle de 0.5 est 1.6487212707001282
Valeur exponentielle de -12.9 est 2.498050325866635E-6.

Fonction expm1 ()

La fonction expm1 () dans Pyspark est utilisée pour renvoyer la valeur exponentielle moins un nombre donné présent dans une colonne DataFrame. Mathématiquement, il est défini comme e ^ (x) -1.

X est la valeur présente dans la colonne Pyspark Dataframe.

Il peut être utilisé avec la méthode SELECT car SELECT () est utilisé pour afficher les valeurs dans le Pyspark DataFrame.

Syntaxe:
dataframe_obj.SELECT (expm1 (dataframe_obj.colonne))

Paramètre:
Il prend le nom de la colonne comme paramètre pour renvoyer une valeur exponentielle moins 1 pour cette colonne.

Exemple 1
Créons un pyspark dataframe, avec 3 lignes et 4 colonnes, plus tous les types numériques et renvoie des valeurs exponentielles moins 1.

Importer Pyspark
mathématiques d'importation
de Pyspark.SQL IMPORT SPARKSESSE
de Pyspark.SQL.Fonctions Import Expm1
Spark_App = Sparkcession.constructeur.nom de l'application('_').getorCreate ()
#Create Math Valed
valeurs = [(mathématiques.pi, 0,7.8 120),
(mathématiques.pi / 2,1,0.5 180),
(mathématiques.pi / 3, -5, -12.9 360)
]]
#assign colonnes en créant le pyspark dataframe
dataframe_obj = spark_app.CreatedataFrame (valeurs, ['Value1', 'Value2', 'Value3', 'Value4'])
dataframe_obj.montrer()
#get les valeurs exponentielles moins 1 de la colonne Value1
dataframe_obj.SELECT (expm1 (dataframe_obj.valeur 1)).montrer()

Sortir:

Donc, pour la colonne - Value1, nous avons renvoyé des valeurs exponentielles moins 1.
Valeur exponentielle moins 1 sur 3.141592653589793 est 22.140692632779267
Valeur exponentielle moins 1 sur 1.5707963267948966 est 3.8104773809653514.
Valeur exponentielle moins 1 sur 1.0471975511965976 est 1.8496539082263612.

Exemple 2
Nous retournerons les valeurs exponentielles moins 1 pour les colonnes de valeur 2 et de valeur.

Importer Pyspark
mathématiques d'importation
de Pyspark.SQL IMPORT SPARKSESSE
de Pyspark.SQL.Fonctions Import Expm1
Spark_App = Sparkcession.constructeur.nom de l'application('_').getorCreate ()
#Create Math Valed
valeurs = [(mathématiques.pi, 0,7.8 120),
(mathématiques.pi / 2,1,0.5 180),
(mathématiques.pi / 3, -5, -12.9 360)
]]
#assign colonnes en créant le pyspark dataframe
dataframe_obj = spark_app.CreatedataFrame (valeurs, ['Value1', 'Value2', 'Value3', 'Value4'])
dataframe_obj.montrer()
#get les valeurs exponentielles moins 1 valeurs de valeur 2 et de valeur3
dataframe_obj.SELECT (expm1 (dataframe_obj.Value2), expm1 (dataframe_obj.valeur3)).montrer()

Sortir:

Colonne - Value2:

Valeur exponentielle moins 1 de 0 est 0.0
La valeur exponentielle moins 1 sur 1 est 1.718281828459045
Valeur exponentielle moins 1 de -0.08726646259971647 est -0.9932620530009145.

Colonne - Value3:

Valeur exponentielle moins 1 sur 7.8 est 2439.6019776244984
Valeur exponentielle moins 1 de 0.5 est 0.6487212707001282
Valeur exponentielle moins 1 de -12.9 est -0.9999975019496742.

Conclusion

Dans ce didacticiel Pyspark, nous avons discuté des fonctions exp () et expm1 (). La fonction exp () dans Pyspark renvoie la valeur exponentielle de tout numéro donné présent dans une colonne DataFrame. Mathématiquement, il est défini comme e ^ x. La fonction expm1 () dans Pyspark renvoie la valeur exponentielle moins un de tout nombre donné présent dans une colonne DataFrame. Mathématiquement, il est défini comme e ^ (x) -1.