SPSS 建模器扩展变换 - Python答案

【问题标题】：SPSS modeler Extension Transform - PythonSPSS 建模器扩展变换 - Python
【发布时间】：2018-11-19 10:15:57
【问题描述】：

我是 SPSS 建模器的新手。我正在尝试在虚拟创建的数据上使用 python 创建一个简单的数据转换。

虚拟数据按执行创建。（见底部）我尝试使用我在 IBM 网站上找到的示例使用 python 访问和修改数据

import spss.pyspark.runtime
from pyspark.sql.types import *

cxt = spss.pyspark.runtime.getContext() 

if  cxt.isComputeDataModelOnly():   
        _schema = cxt.getSparkInputSchema()   
        cxt.setSparkOutputSchema(_schema)
else:   
        _structType = cxt.getSparkInputSchema()
        df = cxt.getSparkInputData()   
        _newDF = df.sample(False, 0.01, 1)
        cxt.setSparkOutputData(_newDF)

当我尝试按下预览来查看结果时，我得到了 2 个错误： - 无法获取数据模型：null - 没有收到记录

(https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/da/SS3RA7_18.0.0/modeler_r_nodes_ddita/clementine/r_pyspark_api_examples.html)

整个设置如下所示

【问题讨论】：

标签： python spss-modeler

【解决方案1】：

我想发表评论，但没有足够的声誉，所以我必须使用答案来提问。

您是否使用了正确的语法选项卡？

因为当我这样使用它时，我会得到我期望的输出。

此代码应该只返回您的数据框并将“Hello World”打印到控制台输出选项卡中：

import spss.pyspark.runtime
from pyspark.sql.types import *

cxt = spss.pyspark.runtime.getContext() 

if  cxt.isComputeDataModelOnly():   
        _schema = cxt.getSparkInputSchema()   
        cxt.setSparkOutputSchema(_schema)
else:   
        df = cxt.getSparkInputData()
        print("Hello World")
        cxt.setSparkOutputData(df)

【讨论】：

是的，我正在使用它。我在我的本地计算机上运行整个，没有服务器。
我不确定，如果整个设置不正确。如果我只是输入一个打印“测试”，那么它会给出同样的错误。
嗨@Laca，您的设置应该可以工作，因为我使用的是相同的。您能否附加扩展转换节点内部的屏幕截图（仅限语法选项卡）？您也可以尝试我在答案中编辑的代码吗？这应该返回输入数据帧并将“Hello World”打印到控制台输出选项卡。
嗨帕纳达约！感谢您的反馈意见。我将整个设置添加到原始问题中。
我也试过Hello world的例子，但还是一样的错误。

【解决方案2】：

您也可以尝试在同一脚本选项卡中使用旧模式。我总是使用遗留模式，它的代码类似于 Clementine（旧版本的 SPSS Modeler）。

Ref from IBM

【讨论】：