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NEW QUESTION 28
Which of the following code blocks creates a new 6-column DataFrame by appending the rows of the
6-column DataFrame yesterdayTransactionsDf to the rows of the 6-column DataFrame todayTransactionsDf, ignoring that both DataFrames have different column names?
- A. todayTransactionsDf.unionByName(yesterdayTransactionsDf, allowMissingColumns=True)
- B. todayTransactionsDf.unionByName(yesterdayTransactionsDf)
- C. todayTransactionsDf.concat(yesterdayTransactionsDf)
- D. union(todayTransactionsDf, yesterdayTransactionsDf)
- E. todayTransactionsDf.union(yesterdayTransactionsDf)
Answer: E
Explanation:
Explanation
todayTransactionsDf.union(yesterdayTransactionsDf)
Correct. The union command appends rows of yesterdayTransactionsDf to the rows of todayTransactionsDf, ignoring that both DataFrames have different column names. The resulting DataFrame will have the column names of DataFrame todayTransactionsDf.
todayTransactionsDf.unionByName(yesterdayTransactionsDf)
No. unionByName specifically tries to match columns in the two DataFrames by name and only appends values in columns with identical names across the two DataFrames. In the form presented above, the command is a great fit for joining DataFrames that have exactly the same columns, but in a different order. In this case though, the command will fail because the two DataFrames have different columns.
todayTransactionsDf.unionByName(yesterdayTransactionsDf, allowMissingColumns=True) No. The unionByName command is described in the previous explanation. However, with the allowMissingColumns argument set to True, it is no longer an issue that the two DataFrames have different column names. Any columns that do not have a match in the other DataFrame will be filled with null where there is no value. In the case at hand, the resulting DataFrame will have 7 or more columns though, so it this command is not the right answer.
union(todayTransactionsDf, yesterdayTransactionsDf)
No, there is no union method in pyspark.sql.functions.
todayTransactionsDf.concat(yesterdayTransactionsDf)
Wrong, the DataFrame class does not have a concat method.
More info: pyspark.sql.DataFrame.union – PySpark 3.1.2 documentation,
pyspark.sql.DataFrame.unionByName – PySpark 3.1.2 documentation
Static notebook | Dynamic notebook: See test 3
NEW QUESTION 29
Which of the following code blocks shows the structure of a DataFrame in a tree-like way, containing both column names and types?
- A. spark.schema(itemsDf)
- B. itemsDf.print.schema()
- C. itemsDf.rdd.printSchema()
- D. itemsDf.printSchema()
- E. 1.print(itemsDf.columns)
2.print(itemsDf.types)
Answer: D
Explanation:
Explanation
itemsDf.printSchema()
Correct! Here is an example of what itemsDf.printSchema() shows, you can see the tree-like structure containing both column names and types:
root
|– itemId: integer (nullable = true)
|– attributes: array (nullable = true)
| |– element: string (containsNull = true)
|– supplier: string (nullable = true)
itemsDf.rdd.printSchema()
No, the DataFrame’s underlying RDD does not have a printSchema() method.
spark.schema(itemsDf)
Incorrect, there is no spark.schema command.
print(itemsDf.columns)
print(itemsDf.dtypes)
Wrong. While the output of this code blocks contains both column names and column types, the information is not arranges in a tree-like way.
itemsDf.print.schema()
No, DataFrame does not have a print method.
Static notebook | Dynamic notebook: See test 3
NEW QUESTION 30
The code block displayed below contains an error. The code block is intended to perform an outer join of DataFrames transactionsDf and itemsDf on columns productId and itemId, respectively.
Find the error.
Code block:
transactionsDf.join(itemsDf, [itemsDf.itemId, transactionsDf.productId], “outer”)
- A. The “outer” argument should be eliminated from the call and join should be replaced by joinOuter.
- B. The “outer” argument should be eliminated, since “outer” is the default join type.
- C. The term [itemsDf.itemId, transactionsDf.productId] should be replaced by itemsDf.itemId == transactionsDf.productId.
- D. The term [itemsDf.itemId, transactionsDf.productId] should be replaced by itemsDf.col(“itemId”) == transactionsDf.col(“productId”).
- E. The join type needs to be appended to the join() operator, like join().outer() instead of listing it as the last argument inside the join() call.
Answer: C
Explanation:
Explanation
Correct code block:
transactionsDf.join(itemsDf, itemsDf.itemId == transactionsDf.productId, “outer”) Static notebook | Dynamic notebook: See test 1 (https://flrs.github.io/spark_practice_tests_code/#1/33.html ,
https://bit.ly/sparkpracticeexams_import_instructions)
NEW QUESTION 31
……
