+filter(condition: Column)+show()+createOrReplaceTempView(viewName: String)Column+__gt__(other: Column)+__lt__(other: Column)+startswith(prefix: String) 此类图展示了DataFrame和Column之间的关系,以及如何通过条件对数据进行过滤。 结论 通过上面的示例,我们可以看到 PySpark DataFrame 的强大之处,特别是...
filter()函数可以过滤DataFrame的行。例如,df.filter(df['column_name'] > value)过滤出’column_name’大于指定值的行。 列变换:使用withColumn()函数可以变换DataFrame的列。例如,df.withColumn('new_column', df['column_name'].cast(IntegerType()))将’column_name’列转换为整数类型并命名为’new_column’...
3.1.7、取别名: dataframe.column.alias(‘new_col_name’) #给age列取别名 sdf.select('user_id',sdf.age.alias('age_value'),'name').show() 1. 2. 3.1.8、查询数据框中某列为null的行 from pyspark.sql.functions import isnull # 查询class列中含有空数据的那一行 sdf11 = sdf4.filter(isnull...
可以在列表理解中对所有列TypeX使用when表达式,然后coalesce表达式列表: from pyspark.sql import functions as Fdf1 = df.select( F.col("Subject"), F.coalesce(*[F.when(F.col(c) == F.col("SubjectTotal"), F.lit(c)) for c in df.columns[2:]]).alias("Type")).filter("Type is not null...
PySpark DataFrame的基本使用：创建DataFrame：可以从RDD、列表、字典或外部数据源创建DataFrame。查看数据：使用show方法显示DataFrame的内容。使用printSchema方法打印架构信息。基本操作：选择列：使用select方法。过滤数据：使用filter方法。添加新列：使用withColumn方法。分组和聚合：使用groupBy和agg方法。SQL查询...
frompyspark.sql.sessionimportSparkSessionif__name__ =="__main__": spark = SparkSession.builder.master("local") \ .appName("My test") \ .config("spark.some.config.option","some-value") \ .getOrCreate() sc = spark.sparkContext ...
可以为DataFrame分配新的Column实例。 df.withColumn('upper_c', upper(df.c)).show() 要选择行的子集,请使用DataFrame.filter()方法。 df.filter(df.a == 1).show() 3.应用函数 PySpark支持各种UDF和API,允许用户执行Python本地函数。有关最新的Pandas UDF和Pandas Function API,请参见相关文档。例如,下面...
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 df=df.filter(isnull("col_a")) 输出list类型,list中每个元素是Row类: 代码语言:javascript ...
filter("").select("")。使用scala 、、 table.createOrReplaceTempView("table")spark.sql("SELECT column1 from TABLE where column2 = 'VALUE'")TABLE.filter(TABLE("column2") === "value").select(col("column1")) 那么,哪个查询要快得多,普通的spark.sql还是使用过滤器和选择? 浏览1提问于2018-...
from pyspark.sql import functions as F from pyspark.sql import Window ( df.withColumn("val_split",F.split("value","X")) .select( F.col("id"), F.posexplode("val_split") ) .withColumn("row_pos_to_exclude",F.max("pos").over(Window.partitionBy("id"))) .filter(F.col("pos") ...