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
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(Column[]) 選取一組以資料行為基礎的運算式。 Select(String, String[]) 選取一組資料行。 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。Select(Column[]) 選取一組以資料行為基礎的運算式。 C# 複製 public Microsoft.Spark.Sql.DataFrame Select(param...
insert(loc, column, value[, allow_duplicates])在指定位置插入列到DataFrame中。interpolate([method, ...
(colName: String) 返回column类型,捕获输入进去列的对象 5、 as(alias: String) 返回一个新的dataframe类型,就是原来的一个别名 6、 col(colName: String) 返回column类型,捕获输入进去列的对象 7、 cube(col1: String, cols: String*) 返回一个GroupedData类型,根据某些字段来汇总 8、 distinct 去重 返回...
(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。
使用索引操作符[]:通过使用df['column_name'],可以选择DataFrame中的特定列。你可以打印该列来查看其值。 下面是一个示例代码,展示如何使用上述方法来检查DataFrame中哪一列的值: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Emily'], ...
df[column list]:选择列。例如: df[['course2','fruit']] 输出结果为: course2fruit 1 90 apple 2 85 banana 3 83 apple 4 88 orange 5 84 peach 或者以 column list (list 变量)的形式导入到 df[ ] 中,例如: select_cols=['course2','fruit'] df[select_cols] 输出结果为: course2fruit ...
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: Column*) 排序 df.sort(df(“age”).desc).show(...
DataFrame.insert(loc, column, value[, …])在特殊地点插入行 DataFrame.iter()Iterate over infor axis DataFrame.iteritems()返回列名和序列的迭代器 DataFrame.iterrows()返回索引和序列的迭代器 DataFrame.itertuples([index, name])Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with index value as first elem...