Построение матрицы различий в Spark
Исходный (и правильный) Ответ:
Вы можете использовать is() и проверить селектор :hover.
var isHovered = $('#elem').is(":hover"); // returns true or false
Пример: http: / /jsfiddle.net/Meligy/2kyaJ/3/
(Это работает только тогда, когда селектор соответствует максимальному элементу ONE).
.
Редактировать 1 (29 июня 2013 г.): (применимо только к jQuery 1.9.x, поскольку оно работает с 1.10+, см. следующий Редактировать 2)
Этот ответ был лучшим решением на время ответа на вопрос. Этот селектор «: hover» был удален с удалением метода .hover() в jQuery 1.9.x.
Интересно, что недавний ответ «allicarn» показывает, что можно использовать :hover в качестве селектора CSS (vs. Sizzle), когда вы префикс его с помощью селектора $($(this).selector + ":hover").length > 0, и, похоже, он работает!
Кроме того, плагин hoverIntent , упомянутый в другом ответе, также выглядит очень красивым.
Редактировать 2 (21 сентября 2013 г.): .is(":hover") works
Основываясь на другом комментарии, я заметил, что исходный способ, который я опубликовал, .is(":hover"), на самом деле все еще работает в jQuery, поэтому .
- Он работал в jQuery 1.7.x.
- Он перестал работать в 1.9.1, когда кто-то сообщил об этом мне, и все мы думали, что это связано с jQuery удалив псевдоним
hoverдля обработки событий в этой версии. - Он снова работал в jQuery 1.10.1 и 2.0.2 (возможно, 2.0.x), что говорит о том, что сбой в 1.9.x был ошибка или так не преднамеренное поведение, как мы думали в предыдущей точке.
Если вы хотите проверить это в q частности jQuery, просто откройте пример JSFidlle в начале этого ответа, измените желаемую версию jQuery и нажмите «Запустить».
Редактировать 3 (9 марта 2014 г.): он работает только тогда, когда последовательность jQuery содержит один элемент
Как показано @Wilmer в комментариях, у него есть скрипка, которая даже не работает против jQuery версий I и других, которые протестировали ее. Когда я попытался найти, что особенного в его случае, я заметил, что он пытался проверить несколько элементов за раз. Это метало Uncaught Error: Syntax error, unrecognized expression: unsupported pseudo: hover.
Итак, работая со своей скрипкой, это НЕ работает:
var isHovered = !!$('#up, #down').filter(":hover").length;
Пока это работает:
var isHovered = !!$('#up,#down').
filter(function() { return $(this).is(":hover"); }).length;
Он также работает с последовательностями jQuery, которые содержат один элемент, например, если исходный селектор соответствовал только одному элементу или вы вызывали .first() по результатам и т. Д.
Это также упоминается в моей JavaScript + Web Dev Tips & amp; Ресурсный бюллетень .
1 ответ
Для этого кадра данных:
scala> val df = List((1, "yes", "high", "on" ), (2, "no", "high", "off"), (3, "yes", "low", "off") ).toDF("id", "a1", "a2", "a3")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int, a1: string ... 2 more fields]
scala> df.show
+---+---+----+---+
| id| a1| a2| a3|
+---+---+----+---+
| 1|yes|high| on|
| 2| no|high|off|
| 3|yes| low|off|
+---+---+----+---+
Мы можем построить декартово произведение, используя crossJoin с самим собой. Тем не менее, имена столбцов будут неоднозначными (я не знаю, как легко справиться с этим). Чтобы подготовиться к этому, давайте создадим второй фрейм данных:
scala> val df2 = df.toDF("id_2", "a1_2", "a2_2", "a3_2")
df2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id_2: int, a1_2: string ... 2 more fields]
scala> df2.show
+----+----+----+----+
|id_2|a1_2|a2_2|a3_2|
+----+----+----+----+
| 1| yes|high| on|
| 2| no|high| off|
| 3| yes| low| off|
+----+----+----+----+
В этом примере мы можем получить комбинации путем фильтрации с использованием id < id_2.
scala> val xp = df.crossJoin(df2)
xp: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int, a1: string ... 6 more fields]
scala> xp.show
+---+---+----+---+----+----+----+----+
| id| a1| a2| a3|id_2|a1_2|a2_2|a3_2|
+---+---+----+---+----+----+----+----+
| 1|yes|high| on| 1| yes|high| on|
| 1|yes|high| on| 2| no|high| off|
| 1|yes|high| on| 3| yes| low| off|
| 2| no|high|off| 1| yes|high| on|
| 2| no|high|off| 2| no|high| off|
| 2| no|high|off| 3| yes| low| off|
| 3|yes| low|off| 1| yes|high| on|
| 3|yes| low|off| 2| no|high| off|
| 3|yes| low|off| 3| yes| low| off|
+---+---+----+---+----+----+----+----+
scala> val filtered = xp.filter($"id" < $"id_2")
filtered: org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row] = [id: int, a1: string ... 6 more fields]
scala> filtered.show
+---+---+----+---+----+----+----+----+
| id| a1| a2| a3|id_2|a1_2|a2_2|a3_2|
+---+---+----+---+----+----+----+----+
| 1|yes|high| on| 2| no|high| off|
| 1|yes|high| on| 3| yes| low| off|
| 2| no|high|off| 3| yes| low| off|
+---+---+----+---+----+----+----+----+
На данный момент проблема в основном решена. Чтобы получить финальную таблицу, мы можем использовать оператор when().otherwise() для каждой пары столбцов или UDF, как я сделал здесь:
scala> val dist = udf((a:String, b: String) => if (a != b) 1 else 0)
dist: org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction = UserDefinedFunction(<function2>,IntegerType,Some(List(StringType, StringType)))
scala> val distinction = filtered.select($"id", $"id_2", dist($"a1", $"a1_2").as("a1"), dist($"a2", $"a2_2").as("a2"), dist($"a3", $"a3_2").as("a3"))
distinction: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int, id_2: int ... 3 more fields]
scala> distinction.show
+---+----+---+---+---+
| id|id_2| a1| a2| a3|
+---+----+---+---+---+
| 1| 2| 1| 0| 1|
| 1| 3| 0| 1| 1|
| 2| 3| 1| 1| 0|
+---+----+---+---+---+