frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Example")\.getOrCreate()# 创建示例数据data=[(1,"Alice",25,"北京"),(2,"Bob",30,"上海"),(3,"Charlie",35,"深圳")]# 定义列名columns=["用户ID","用户名","年龄","城市"]# 创建 DataFramedf=spark....
在PySpark 中,可以通过几个不同的方式来获取 DataFrame 中的值。以下是几种常用的方法。 1. 使用.select()方法 AI检测代码解析 # 获取 Name 列的所有值df.select("Name").show() 1. 2. 2. 使用.filter()方法 假设我们想获取 ID 为 2 的用户的信息。 AI检测代码解析 # 筛选 ID 为 2 的记录result=...
Binarizer() 用处:根据指定的阈值将连续变量转换为对应的二进制值。...使用方法示例: from pyspark.ml.feature import Binarizer df = spark.createDataFrame([(0.5, ), (1.0, ), (1.5,...使用方法示例: from pyspark.ml.linalg import Vectors from pyspark.ml.feature import ChiSqSelector df = spar...
from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("CSV Writer").getOrCreate() 然后,加载你的数据到一个DataFrame中,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("your_data.csv") 这里假设你的数据已经存储在...
当您连接两个具有相似列名的 DF 时: {代码...} Join 工作正常,但你不能调用 id 列,因为它不明确,你会得到以下异常: pyspark.sql.utils.AnalysisException:“引用‘id’不明确,可能是:id#5691、id#5918。;” ...
python dataframe apache-spark pyspark apache-spark-sql 我尝试在一个PySpark数据帧中迭代行,并使用每行中的值对第二个PySpark数据帧执行操作(filter,select),然后绑定所有结果。也许这是最好的例证: DF1 id name which_col 1 John col1 2 Jane col3 3 Bob col2 4 Barb col1 DF2 name col1 col2 col...
pyspark程序清洗多分隔符数据案例 原始数据 可以看到原始数据是以“|#$”多分隔符进行数据分割的 POD9_6ec8794bd3297048d6ef7b6dff7b8be1|#$2023-10-24|#$0833|#$#|#$#|#$99999999999|#$#|#$12345678912 POD9_352858578708f144bb166a77bad743f4|#$2023-10-24|#$0391|#$#|#$#|#$99999999999|#$#...
我想匿名化或替换pyspark数据框中几乎所有的列,除了少数列。 我知道这样做是可能的: anonymized_df = employee_df.withColumn("EMPLOYEENUMBER", col("EMPLOYEENUMBER"))\ .withColumn("NAME1", lit(""))\ .withColumn("TELEPHONE", lit(""))\ .withColumn("ELECTRONICMAILADDRESS", lit("")) ...
我想将PySpark数据框的多列合并到的一列中StructType。假设我有一个像这样的数据框:columns = ['id', 'dogs', 'cats'] vals = [(1, 2, 0),(2, 0, 1)] df = sqlContext.createDataFrame(vals, columns) Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我希望得到的数据框类似于此(不是像它实际打印的...
pyspark 在列名上连接两个DF作为键一种可能性是unpivot您的二级df，分别针对属于col1、col2和col3的每...