本文整理汇总了Python中pyspark.sql.SQLContext._inferSchema方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python SQLContext._inferSchema方法的具体用法？Python SQLContext._inferSchema怎么用？Python SQLContext._inferSchema使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类pyspark.sql.SQLContext的用法示例。
在下文中一共展示了SQLContext._inferSchema方法的2个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: __init__
# 需要导入模块: from pyspark.sql import SQLContext [as 别名]
# 或者: from pyspark.sql.SQLContext import _inferSchema [as 别名]
def __init__(self, predictionAndLabels):
sc = predictionAndLabels.ctx
sql_ctx = SQLContext(sc)
df = sql_ctx.createDataFrame(predictionAndLabels,
schema=sql_ctx._inferSchema(predictionAndLabels))
java_model = callMLlibFunc("newRankingMetrics", df._jdf)
super(RankingMetrics, self).__init__(java_model)示例2: __init__
# 需要导入模块: from pyspark.sql import SQLContext [as 别名]
# 或者: from pyspark.sql.SQLContext import _inferSchema [as 别名]
def __init__(self, predictionAndLabels):
sc = predictionAndLabels.ctx
sql_ctx = SQLContext(sc)
df = sql_ctx.createDataFrame(predictionAndLabels,
schema=sql_ctx._inferSchema(predictionAndLabels))
java_class = sc._jvm.org.apache.spark.mllib.evaluation.MultilabelMetrics
java_model = java_class(df._jdf)
super(MultilabelMetrics, self).__init__(java_model)