df.groupby('State').applyInPandas(new_func, schema='State string,Count float').show(5) 1. 2. 3. 4. 5. 其结果如下: 注意applyInPandas方法中的schema参数中指定的是自定义函数的返回值的类型信息,这个参数可以使用DDL格式的字符串也可以使用pyspark.sql.types.DataType类型对象。 pivot: 透视表 pivot...
from pyspark.sql import functions sdf_gb.groupby('name').agg(functions.avg('money'),functions.min('money'),functions.max('money'),functions.sum('money'),functions.count('money')).show() 1. 2. 8、格式转换 8.1、pandas.DtataFrame 与 Spark.DataFrame两者互相转换 pandas_df = sdf.toPandas(...
同样如果是删除的话,把select换为drop就行了。 pyspark的dataframe使用聚合操作和pandas的比较像,如下的格式: df2=df1.groupby('列名1','列名2').agg(count(df1.列1).alias('新列名'),sum(df1.列2).alias('新列名'),sum(df1.列3).alias('新列名')) 如何改列名。注意这里面是旧列名在前,新列名在...
sql("select count(1) from color_df").show() 8. 删除一列 # 删除一列 color_df.drop('length').show() # pandas写法 df.drop(labels=['a'],axis=1) 增加一列 from pyspark.sql.functions import lit df1.withColumn('newCol', lit(0)).show() 9. 转json # dataframe转json,和pandas很像啊...
int_num=df.count() 取别名 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.select(df.age.alias('age_value'),'name') 查询某列为null的行: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pyspark.sql.functionsimportisnull ...
.withColumnRenamed("count(member_name)","member_num").show() 二、利用pyspark.sql中的functions修改列名:frompyspark.sqlimportfunctionsasF df_res.agg( F.count('member_name').alias('mem_num'), F.sum('num').alias('order_num'), F.sum("income").alias('total_income') ...
null_columns = [column for column in df.columns if df.filter(col(column).isNull()).count() > 0] 这里使用了filter函数和isNull函数来筛选出空列。 动态填充空列: 代码语言:txt 复制 for column in null_columns: df = df.withColumn(column, col("default_value")) ...
创建一个PySpark DataFrame: python spark = SparkSession.builder.appName("Example").getOrCreate() data = [("Alice", 26), ("Bob", 22), ("Alice", 26), ("Charlie", 30)] columns = ["Name", "Age"] df = spark.createDataFrame(data, columns) 使用countDistinct()函数计算某一列中不同...
PySpark是Python中Apache Spark的接口。它不仅可以使用Python API编写Spark应用程序,还提供了PySpark shell,用于在分布式环境中交互分析数据。PySpark支持Spark的大多数功能,如Spark SQL、DataFrame、Streaming、MLlib(机器学习)和Spark Core。1.Spark SQL 和DataFrameSpark SQL是用于结构化数据处理的Spark模块。它提供了一种...
from pyspark.sql import functions df = df.withColumn(“xx”, functions.lit(0)).show() fillna函数: df.na.fill() 以原有列为基础添加列: df = df.withColumn('count20', df["count"] - 20) # 新列为原有列的数据减去20 删: 删除一列: ...