這是 Select () 的變體,只能使用資料行名稱 (選取現有的資料行,也就是無法) 建構運算式。 SelectExpr(String[]) 選取一組 SQL 運算式。 這是接受 SQL 運算式的 Select () 變體。 Show(Int32, Int32, Boolean) 以表格式顯示 的資料 DataFrame 列。 Sort(Column[]) 傳回依指定運算式排序的新 DataFrame...
Generates a data frame that summarizes the columns of the data frame. func summary(of: String...) -> DataFrame Generates a data frame that summarizes the columns you select by name. func summary(ofColumns: Int...) -> DataFrame Generates a data frame that summarizes the columns you select...
19、 orderBy(sortExprs: Column*) 做alise排序 20、 select(cols:string*) dataframe 做字段的刷选 df.select($“colA”, $“colB” + 1) 21、 selectExpr(exprs: String*) 做字段的刷选 df.selectExpr(“name”,“name as names”,“upper(name)”,“age+1”).show(); 22、 sort(sortExprs: Colu...
获取DataFrame的所有列名: 代码语言:txt 复制 columns = df.columns 使用select方法和alias函数重命名所有列: 代码语言:txt 复制 new_columns = ["new_name1", "new_name2", "new_name3"] df_renamed = df.select([col(column).alias(new_column) for column, new_column in zip(columns, new_co...
df.select(expr("col1 as newCol").alias("col1")) 1. 2. 3. 4. 5. 2.3 selectExpr() 函数查看DF中的列 因为select(expr())查询和操作DF太常用了,spark就有了一个简写的接口函数selectExpr 来方便大家使用。 //selectExpr() df.selectExpr("userid as user_id","user_name").show() ...
代码语言:javascript 复制 In[1]: import pandas as pd import numpy as np pd.options.display.max_columns = 40 1. 选取多个DataFrame列 代码语言:javascript 复制 # 用列表选取多个列 In[2]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie_actor_director = movie[['actor_1_name', 'actor_2_name...
sql_name='test'zd=""forjindata.columns: zd=zd+j+","w_sql(sql_name,data,zd) 结果如下图,字段始终对齐,不受位置干扰, 【注意】 ①ignore 是忽略主键重复, 最开始的版本是不设置主键,选取dataframe第一个元素在 数据库里进行select, 版本二 发现第一个元素不准,所以又read_sql_table读取整个数据库,...
19、 orderBy(sortExprs: Column*) 做alise排序 20、 select(cols:string*) dataframe 做字段的刷选 df.select($"colA", $"colB" + 1) 21、 selectExpr(exprs: String*) 做字段的刷选 df.selectExpr("name","name as names","upper(name)","age+1").show(); ...
``numpy.number``. To limit it instead to object columns submit the ``numpy.object`` data type. Strings can also be used in the style of ``select_dtypes`` (e.g. ``df.describe(include=['O'])``). To select pandas categorical columns, use ``'category'`` ...
personDF = parts.toDF(["name", "age"]) # DSL操作 # 4.1.1 查看DataFrame中的内容,通过调用show方法 personDF.show # 4.1.2 查看DataFrame的Scheme信息 personDF.printSchema() # 4.1.3.1 第一种方式查看name字段数据 personDF.select("name").show() ...