在PySpark中,删除DataFrame中的列可以通过使用DataFrame.drop()函数来实现。以下是一个详细的步骤指南,包括代码示例,帮助你理解如何删除列: 确定要删除的列名: 首先,你需要明确想要删除的列的名称。 使用DataFrame.drop()函数: DataFrame.drop()函数用于删除指定的列或行。在这个场景中,我们用它来删除列。 在drop()...
In PySpark, we can drop one or more columns from a DataFrame using the .drop("column_name") method for a single column or .drop(["column1", "column2", ...]) for multiple columns.
from pyspark.sql.functions import col, isnan def drop_non_numeric_columns(df): numeric_columns = [column for column in df.columns if df.select(column).dtypes[0][1] in ['double', 'float', 'integer']] df = df.select(*numeric_columns) return df # 使用示例 df = spark.createData...
使用Pyspark,如何选择/保留包含非空值的所有列;或者等效地删除不包含数据的所有列。编辑:根据Suresh请求, if media.select(media[column]).distinct().count() ==1:我在这里假设,如果伯爵是一个,那么应该是南。 浏览4提问于2017-08-11得票数 8 1回答 如何删除pyspark中的常量列,而不是具有空值和一个其他值...
pyspark dataframe Column alias 重命名列(name) df = spark.createDataFrame( [(2, "Alice"), (5, "Bob")], ["age", "name"])df.select(df.age.alias("age2")).show()+---+|age2|+---+| 2|| 5|+---+ astype alias cast 修改列类型 data.schemaStructType([StructField('name', String...
PYSPARK DataFrame 操作 .na 在PySpark 中,DataFrame 的 .na 属性用于处理缺失值(NaN、null 或空值)。.na 属性提供了一组方法来处理和操作缺失值。以下是一些常用的方法: 1.drop() 删除包含任何缺失值的行 df.na.drop() 2.drop(subset) 删除指定列中包含缺失值的行。 df.na.drop(subset=["col1", "col...
以上代码中的file_path.csv和column_name需要根据实际情况进行替换。 5. 总结 本文介绍了如何使用PySpark DataFrame删除列。首先,我们创建了SparkSession对象作为与Spark集群进行通信的入口点。然后,通过读取数据源创建了DataFrame。接下来,使用drop()方法删除了指定的列。最后,使用show()方法查看了删除列后的DataFrame。希...
使用drop() 方法的示例 以下是一个使用drop()方法删除列的示例代码: AI检测代码解析 frompyspark.sqlimportSparkSession# 初始化 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Delete Column Example")\.getOrCreate()# 创建示例 DataFramedata=[("Alice",34),("Bob",45),("Catherine",29)]columns=["...
类型最好使用pyspark.sql.types中的数据类型此代码将 DataFrame df 中的名为 “existing_column” 的列的数据类型转换为浮点数,并将结果存储在名为 “new_column” 的新列中。需要注意的是,cast 函数只返回一个新的 DataFrame,它不会修改原始的 DataFrame。如果需要在原始 DataFrame 上进行更改,可以重新分配变量。
importpandasaspdfrompyspark.sqlimportSparkSessioncolors=['white','green','yellow','red','brown','pink']color_df=pd.DataFrame(colors,columns=['color'])color_df['length']=color_df['color'].apply(len)color_df=spark.createDataFrame(color_df)color_df.show() ...