Funciones de Pyspark Exp y Expm1

función exp ()

La función Exp () en Pyspark se utiliza para devolver el valor exponencial de cualquier número dado presente en una columna DataFrame. Matemáticamente, se define como e^x.

x es el valor presente en la columna Pyspark DataFrame.

Se puede usar con el método SELECT, ya que SELECT () se usa para mostrar los valores en Pyspark DataFrame.

Sintaxis
dataframe_obj.SELECT (EXP (DataFrame_OBJ.columna))

Parámetro:
Toma el nombre de la columna como parámetro para devolver un valor exponencial para esa columna.

Ejemplo 1
Creemos un marco de datos de Pyspark con 3 filas y 4 columnas, más todos los tipos numéricos y devuelven valores exponenciales.

importar pyspark
importación matemática
de Pyspark.SQL Import Sparksession
de Pyspark.sql.Funciones Importación EXP
Spark_app = Sparksession.constructor.nombre de la aplicación('_').getorcreate ()
#cree valores matemáticos
valores = [(matemáticas.Pi, 0,7.8,120),
(matemáticas.Pi/2,1,0.5,180),
(matemáticas.Pi/3, -5, -12.9,360)
]
#Assign columnas creando el marco de datos de Pyspark
dataFrame_OBJ = Spark_App.creatataFrame (valores, ['value1', 'value2', 'value3', 'value4'])
dataframe_obj.espectáculo()
#Obtenga los valores exponenciales de la columna Value1
dataframe_obj.SELECT (EXP (DataFrame_OBJ.valor1)).espectáculo()

Producción:

Entonces, para la columna, valor1, devolvimos los valores exponenciales.
Valor exponencial de 3.141592653589793 es 23.140692632779267
Valor exponencial de 1.5707963267948966 es 4.810477380965351.
Valor exponencial de 1.0471975511965976 es 2.849653908226361.

Ejemplo 2
Ahora, devolveremos los valores exponenciales para las columnas Value2 y Value3.

Importar pyspark
importación matemática
de Pyspark.SQL Import Sparksession
de Pyspark.sql.Funciones Importación EXP
Spark_app = Sparksession.constructor.nombre de la aplicación('_').getorcreate ()
#cree valores matemáticos
valores = [(matemáticas.Pi, 0,7.8,120),
(matemáticas.Pi/2,1,0.5,180),
(matemáticas.Pi/3, -5, -12.9,360)
]
#Assign columnas creando el marco de datos de Pyspark
dataFrame_OBJ = Spark_App.creatataFrame (valores, ['value1', 'value2', 'value3', 'value4'])
dataframe_obj.espectáculo()
#get los valores de valores exponenciales de la columna Value2 y Value3
dataframe_obj.SELECT (EXP (DataFrame_OBJ.value2), exp (dataFrame_obj.valor3)).espectáculo()

Producción:

Columna - Valor2:

El valor exponencial de 0 es 1.0
El valor exponencial de 1 es 2.7182818284590455
Valor exponencial de -0.08726646259971647 es 0.006737946999085467.

Columna - Valor3:

Valor exponencial de 7.8 es 2440.6019776244984
Valor exponencial de 0.5 es 1.6487212707001282
Valor exponencial de -12.9 es 2.498050325866635e-6.

función expm1 ()

La función expm1 () en Pyspark se utiliza para devolver el valor exponencial menos uno de cualquier número dado presente en una columna de marcado de datos. Matemáticamente, se define como e^(x) -1.

X es el valor presente en la columna Pyspark DataFrame.

Se puede usar con el método Seleccionar porque Select () se usa para mostrar los valores en Pyspark DataFrame.

Sintaxis:
dataframe_obj.Seleccionar (expm1 (dataFrame_obj.columna))

Parámetro:
Se necesita el nombre de la columna como parámetro para devolver un valor exponencial menos 1 para esa columna.

Ejemplo 1
Creemos un Pyspark DataFrame, con 3 filas y 4 columnas, más todos los tipos numéricos y devuelve valores exponenciales menos 1.

Importar pyspark
importación matemática
de Pyspark.SQL Import Sparksession
de Pyspark.sql.Funciones Imports expm1
Spark_app = Sparksession.constructor.nombre de la aplicación('_').getorcreate ()
#cree valores matemáticos
valores = [(matemáticas.Pi, 0,7.8,120),
(matemáticas.Pi/2,1,0.5,180),
(matemáticas.Pi/3, -5, -12.9,360)
]
#Assign columnas creando el marco de datos de Pyspark
dataFrame_OBJ = Spark_App.creatataFrame (valores, ['value1', 'value2', 'value3', 'value4'])
dataframe_obj.espectáculo()
#Obtenga los valores exponenciales menos 1 de la columna Value1
dataframe_obj.Seleccionar (expm1 (dataFrame_obj.valor1)).espectáculo()

Producción:

Entonces, para la columna - valor1, devolvimos los valores exponenciales menos 1.
Valor exponencial menos 1 de 3.141592653589793 es 22.140692632779267
Valor exponencial menos 1 de 1.5707963267948966 es 3.8104773809653514.
Valor exponencial menos 1 de 1.0471975511965976 es 1.8496539082263612.

Ejemplo 2
Devolveremos los valores exponenciales menos 1 para las columnas Value2 y Value3.

Importar pyspark
importación matemática
de Pyspark.SQL Import Sparksession
de Pyspark.sql.Funciones Imports expm1
Spark_app = Sparksession.constructor.nombre de la aplicación('_').getorcreate ()
#cree valores matemáticos
valores = [(matemáticas.Pi, 0,7.8,120),
(matemáticas.Pi/2,1,0.5,180),
(matemáticas.Pi/3, -5, -12.9,360)
]
#Assign columnas creando el marco de datos de Pyspark
dataFrame_OBJ = Spark_App.creatataFrame (valores, ['value1', 'value2', 'value3', 'value4'])
dataframe_obj.espectáculo()
#Obtenga los valores exponenciales menos 1 Valores de Value2 y Value3 Columna
dataframe_obj.Seleccionar (expm1 (dataFrame_obj.value2), expm1 (dataFrame_obj.valor3)).espectáculo()

Producción:

Columna - Valor2:

El valor exponencial menos 1 de 0 es 0.0
El valor exponencial menos 1 de 1 es 1.718281828459045
Valor exponencial menos 1 de -0.08726646259971647 es -0.9932620530009145.

Columna - Valor3:

Valor exponencial menos 1 de 7.8 es 2439.6019776244984
Valor exponencial menos 1 de 0.5 es 0.6487212707001282
Valor exponencial menos 1 de -12.9 es -0.9999975019496742.

Conclusión

En este tutorial de Pyspark, discutimos las funciones exp () y expm1 (). La función Exp () en Pyspark devuelve el valor exponencial de cualquier número dado presente en una columna DataFrame. Matemáticamente, se define como e^x. La función expm1 () en Pyspark devuelve el valor exponencial menos uno de cualquier número dado presente en una columna DataFrame. Matemáticamente, se define como e^(x) -1.