palantir foundry使用导入的数据集使用pyspark执行nlp操作

hiz5n14c 于 2021-07-13 发布在 Spark

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所以我在palantir foundry代码工作簿中运行了下面的简单代码，然后它就运行了。现在我想给它传递一个我导入的数据集，它位于我的图表中。数据集是一个pysparkDataframe，其中一列包含1000行文本。所以我想代替 text="some random text" 包含许多行的spark数据集。

import nltk.tokenize as nt
import nltk
text="Being more Pythonic is good for health."
ss=nt.sent_tokenize(text)
tokenized_sent=[nt.word_tokenize(sent) for sent in ss]
pos_sentences=[nltk.pos_tag(sent) for sent in tokenized_sent]
pos_sentences

DataFrame apache-spark pyspark palantir-foundry nlp

来源：https://stackoverflow.com/questions/66127058/palantir-foundry-using-imported-dataset-to-perfomr-nlp-operation-using-pyspark

1条答案

按热度按时间

eivnm1vs1#

在python转换中，可以将代码 Package 到udf中。自定义项的性能不是很好，但它允许您准确地编写代码。即。：

def tokenize(text):
   ss=nt.sent_tokenize(text)
   tokenized_sent=[nt.word_tokenize(sent) for sent in ss]
   return [nltk.pos_tag(sent) for sent in tokenized_sent]

tokenize_udf = F.udf(translate, T.StringType())

df.withColumn("result", tokenize_udf(F.col("text")))

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