Pyspark UDF - TypeError：“模块”对象不可调用答案

【问题标题】：Pyspark UDF - TypeError: 'module' object is not callablePyspark UDF - TypeError：“模块”对象不可调用
【发布时间】：2019-03-01 08:37:16
【问题描述】：

我正在尝试根据我在网上找到的一些教程运行以下代码：

import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions
from pyspark.sql import udf
df_pd = pd.DataFrame(
data={'integers': [1, 2, 3],
 'floats': [-1.0, 0.5, 2.7],
 'integer_arrays': [[1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8, 9]]}
)

df = spark.createDataFrame(df_pd)
df.show()

def square(x):
    return x**2
from pyspark.sql.types import IntegerType
square_udf_int = udf(lambda z: square(z), IntegerType())

但是当我运行最后一行时，出现以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'module' object is not callable

我在 Hadoop 2.7 上使用 spark 2.3.3。

谢谢

【问题讨论】：

你是怎么调用udf函数的！你能告诉我吗？
@RAMSHANKERG 我真的不明白你的意思，在错误之前的最后一行，因为我的消息说我正在尝试将我的函数转换为 UDF，这就是我正在运行的所有代码错误 square_udf_int = udf(lambda z: square(z), IntegerType())
你不应该通过调用 square_udf_int 函数向 z 发送一些值吗？
@RAMSHANKERG 是的，当我打电话给 UDF 时；但声明时代码失败
包括完整的回溯，显示导致错误的确切代码。在某个地方你有一个不属于你的()。

标签： python pyspark user-defined-functions

【解决方案1】：

您似乎是从 pyspark.sql 导入的，而它应该是 pyspark.sql.functions 喜欢...

import pyspark.sql.functions as F

     udf_fun = F.udf (lambda..., Type())

【讨论】：

【解决方案2】：

似乎您正在调用 UDF 非pythonic 方式。缩进在 python 中是至关重要的。我做了以下更改，效果很好

import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions
from pyspark.sql import udf
df_pd = pd.DataFrame(
data={'integers': [1, 2, 3],
 'floats': [-1.0, 0.5, 2.7],
 'integer_arrays': [[1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8, 9]]}
)

df = spark.createDataFrame(df_pd)
df.show()

def square(x):
    return x**2

def call_udf():
  from pyspark.sql.types import IntegerType
  square_udf_int = udf(lambda z: square(z), IntegerType())

【讨论】：