在这个例子中,我们创建了一个包含两列(first_name和last_name)的DataFrame。然后,使用withColumn方法和concat函数创建了一个新列full_name,该列将first_name和last_name两列的值组合在一起。最后,使用show方法显示了包含新列的DataFrame。
的Pandas 语法如下:df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)# 查看头2行df.head(2) PySpark创建DataFrame的 PySpark...在 PySpark 中有一个特定的方法withColumn可用于添加列:seniority = [3, 5, 2, 4, 10]df = df.withColumn('seniority', seniority...我们使用 reduce 方法配合unionAll来完成多个 ...
说明:withColumn用于在原有DF新增一列 1. 初始化sqlContext val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) 2.导入sqlContext隐式转换 import sqlContext.implicits._ 3. 创建DataFrames val df = sqlContext.read.json("file:///usr/local/spark-2.3.0/examples/src/main/resources/people.json...
df=df.withColumn("price",df["price"].cast(FloatType()) 1. 2. 3. 运用withcolumn()和自定义函数修改某列或增加新列,其中,update_units是我的自定义函数,关于自定义函数这块后面会专门来讲的,这里暂时先用着。 from pyspark.sql import functions update_units_udf=functions.udf(update_units,StringType()...
ds.transform(item => item.withColumn("double",'id *2)) .show() (5)as 方法描述:as[Type]算子的主要作用是将弱类型的Dataset转为强类型的Dataset, 它有很多适用场景, 但是最常见的还是在读取数据的时候, 因为DataFrameReader体系大部分情况下是将读出来的数据转换为DataFrame的形式, 如果后续需要使用Dataset...
).withColumn("test",lit(0)) .show println("===limit===") PersonDF.limit(4).show() println("===join===") /** * 左关联,右关联,内联,外联,左半关联 */ //这种方式会报错 deptno来自于哪张表? //PersonDF.join(deptDF,$"deptno"===$"deptno").show PersonDF.join(deptDF,"deptno")...
如果架构不包含 existingName,则为无操作。 C# 复制 public Microsoft.Spark.Sql.DataFrame WithColumnRenamed(string existingName, string newName); 参数 existingName String 现有列名 newName String 要替换为 的新列名 返回 DataFrame DataFrame 对象 适用于 产品版本 Microsoft.Spark latest ...
df.withColumnRenamed("gender","sex").show(truncate=False) 删除列 df4.drop("CopiedColumn").show(truncate=False) 4、where() & filter() where和filter函数是相同的操作,对DataFrame的列元素进行筛选。 import pyspark from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StructType,Struct...
df.withColumn("uniform", dfdata.col("io"))df的withColumn后面的列只能在df里面挑选，不能从别的DataFrame里面选列
DataFrame WithColumnRenamed (string existingName, string newName); Параметры existingName String Имясуществующегостолбца newName String Новоеимястолбцадлязаменына Возвращаемоезначение DataFrame Об...