选取数据:.select(*cols):执行一个表达式,将其结果返回为一个DataFrame参数:cols:一个列名的列表,或者Column 表达式。如果列名为*,则扩张到所有的列名 示例:xxxxxxxxxx df.select('*')df.select('name', 'age')df.select(, (df.age + 10).alias('age')) .selectExpr(*expr):执行一个SQL 表达式,将其结...
最后,我们可以使用first方法结合select来提取单个值。 # 提取单个值value=specific_row.select("Name").first()[0]# 此行代码从特定行中提取"Name"列的值 1. 2. 3. 旅行图示例 以下是我们各个步骤的旅行图,可以帮助你更好地理解流程: AliceBobCathy Steps Create Spark Session Create DataFrame Select Column...
select_cols=['course2','fruit'] df[select_cols] 输出结果为: course2fruit 1 90 apple 2 85 banana 3 83 apple 4 88 orange 5 84 peach 可以用 column list=df.columns[start:end] 的方式选择连续列,start 和 end 均为数字,不包括 end 列。例如: select_cols=df.columns[1:4] df[select_cols...
(1)select:获取指定字段值 根据传入的String类型字段名,获取指定字段的值,以DataFrame类型返回 示例: jdbcDF.select( "id" , "c3" ).show(false) 结果: 还有一个重载的select方法,不是传入String类型参数,而是传入Column类型参数。可以实现select id, id+1 from test这种逻辑。 jdbcDF.select(jdbcDF( "id" ...
1、 agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary")) 2、 agg(exprs: Map[String, String]) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg")) ...
参数：另请参见：注意事项：示例：构造DataFrame从字典 从包含Series的字典构造DataFrame 从numpy ndarray...
在Spark 中,你可以使用select方法来选择 DataFrame 中的列。如果你有一个Seq[String]类型的列名列表,你可以直接将其传递给select方法来选择这些列。 示例代码 以下是一个简单的示例,展示如何使用Seq[String]来选择 DataFrame 中的列: 代码语言:txt 复制
Select(Column[]) 选择一组基于列的表达式。 Select(String, String[]) 选择一组列。 这是 Select () 的变体,只能选择使用列名的现有列 (即无法构造表达式) 。 Select(Column[]) 选择一组基于列的表达式。 C# publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameSelect(paramsMicrosoft.Spark.Sql.Column[] columns); ...
在spark-shell状态下查看sql内置函数: spark.sql("show functions").show(1000) 比如:SUBSTR(columnName,0,1)='B' show,take,first,head df.show(30,false)df.take(10) df.first() df.head(3) 选择某列显示 df.select("column").show(30,false) 按条件过滤 df.filter("name='' OR name='NULL'"...
columns Returns the column labels of the DataFrame combine() Compare the values in two DataFrames, and let a function decide which values to keep combine_first() Compare two DataFrames, and if the first DataFrame has a NULL value, it will be filled with the respective value from the second...