如果未调用Column.otherwise(),则对于不匹配的条件将返回None df = spark.createDataFrame( [(2, "Alice"), (5, "Bob")], ["age", "name"])df.show()+---+---+|age| name|+---+---+| 2|Alice|| 5| Bob|+---+---+# 查询条件进行筛选,当when不配合otherwise 默认使用null代替df.select...
分别获得了<class'int'>和<class'pyspark.sql.column.column'>。发布于 10 月前 ✅ 最佳回答: Try this: import pyspark.sql.functions as f df = spark.createDataFrame([ ('Calgary', 2) ], ['CityName', 'Length']) df = ( df .withColumn('test', f.expr('substring(CityName, 2, Length...
在这个示例中,df[column_to_check].str.contains(substring_to_find)会返回一个布尔序列,表示列A中的每一行是否包含字符串'foo'。然后,我们使用这个布尔序列作为索引来过滤DataFrame,得到包含指定字符串的行。 输出结果将会是: text A B 0 foo 1 3 foobar 4 这两行是列A中包含字符串'foo'的行。
str.contains方法:用于检查字符串是否包含指定的子字符串。它返回一个布尔值的Series,指示每个元素是否包含给定的子字符串。语法如下: 代码语言:txt 复制 df['column_name'].str.contains(substring) 其中,'column_name'是要检查的列名,substring是要检查的子字符串。 应用场景: 关键词匹配:可以用于对文本数据进行关...
7. 判断是否包含特定字符或子字符串: df['contains_substring'] = df['column_name'].str.contains('substring') 8. 计算字符串长度: df['length'] = df['column_name'].str.len() 这些只是一些基本的字符串操作示例,Pandas提供了许多其他强大的字符串处理方法。
df = spark_session.createDataFrame([(["a", "b", "c"],), ([],)], ['data'])df.select(array_contains(df.data, "a")) create_map(*cols):创建一个map 列。参数:cols:列名字符串列表,或者Column 列表。这些列组成了键值对。如(key1,value1,key2,value2,...) ...
常用的ArrayType类型列操作: array(将两个表合并成array)、array_contains、array_distinct、array_except(两个array的差集)、array_intersect(两个array的交集不去重)、array_join、array_max、array_min、array_position(返回指定元素在array中的索引,索引值从1开始,若不存在则返回0)、array_remove、array_repeat、...
log.info("col is :" + col + ", min is :" + colMin.get(col) + ", max is : " +colMax.get(col))//when the column data contains null, the min and max may be null or be "Infinity".if(colMin ==null|| colMin.get(col) ==null|| colMax.get(col) ==null|| colMax.get(co...
contains contains(string, substring) print print(value) println println(value) startsWith startsWith(string, prefix) substr substr(string, beginIndex[, endIndex]) toDate toDate(string in the yyyy-mm-dd format)toDate(yyyy, mm, dd) toDateTime toDateTime(yyyy, mm, dd, hh, mm, ss) toDouble...
is SimpleColumnGroup -> { "${it.name}\n" + it.columns().asString("$indent ") "${it.name}:\n" + it.columns().asString("$indent ") } is SimpleDataColumn -> { "${it.name}: ${it.type}" "${it.name}: ${it.type.type.renderReadable()}" } } "$indent$col" @@ -127...