1,2000),("Bob",2,1500),("Catherine",3,3000),]# 定义列名columns=["Name","ID","Salary"]# 创建DataFramedf=spark.createDataFrame(data,columns)# 使用alias函数给Salary列创建别名result=df.select(df.Name
在功能映射内部,它调用匿名函数。对于每个 x - 意思是,RDD 中的每一行都变成一对。你可以把它想象成。rdd2 现在拥有图形操作,要求将每个 x 变成 (x,1)。 该映射利用传递可重复且独立于状态的独立函数的功能。 能够传递无状态函数以在 RDD 上执行使得并行执行变得毫不费力。想一想:每个执行者都获取一个数据...
alias('age')).show()+---+---+| name|age|+---+---+|Alice| 12|| Bob| 15|+---+---+ selectExpr 查询 接受sql表达式并执行 df = spark.createDataFrame([ (2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=["age", "name"])df.show()+---+---+|age| name|+---+---+| 2|Alice|| ...
在pyspark中,别名内部联接(Alias Inner Join)是一种联接操作,用于将两个数据集按照指定的条件进行联接,并且可以为联接后的结果集中的列指定别名。 具体来说,别名内部联接是通过指定一个别名(Alias)来为数据集中的列创建一个新的名称,以便在联接后的结果集中进行引用。这种联接操作可以在两个数据集之间共享相同的列名...
alias: 它是Column对象的API, 可以针对一个列 进行改名 3. withColumnRenamed: 它是DataFrame的API, 可以对DF中的列进行改名, 一次改一个列, 改多个列 可以链式调用 4. orderBy: DataFrame的API, 进行排序, 参数1是被排序的列, 参数2是 升序(True) 或 降序 False 5. first: DataFrame的API, 取出DF的第...
DataFrame().alias(alias): 重命名 df >>>frompyspark.sql.functionsimport* >>> df_as1 = df.alias("df_as1")>>> df_as2 = df.alias("df_as2")>>> joined_df = df_as1.join(df_as2, col("df_as1.name") == col("df_as2.name"),'inner')>>> joined_df.select("df_as1.name","...
date_sub(col('date'), 1).alias('d-sub'),日期减一天9、月份加减:df.withColumn('new_month',add_months(col('month'), 1),月份加一月10、日期差,月份差:日期差:datediff(col('日期一'), col('日期二'))月份差:months_between(col('日期一'), col('日期二')) 四、统计函数 1、取整函数: ...
df1 = df.select(array_join(df3.user_array, ",").alias("joined"), 'umid', 'user_array') df1.show() 2.Sting Schema 转换成 Array Schema 其中,主要有以下三种方式: 2.1 split()方法 2.2 Array()方法 2.3 自定义udf函数(灵活,但是效率低) ...
alias( "cv") person_vector_df = cv_df.join( pv_df, col("pv.id") == col("cv.id"), "left" ) person_df = person_vector_df.select("pv.id", "pv.person_info_vector", "cv.person_behavior_vector").where( col("id").isNotNull()) 这里是标准的spark dataframe的join操作。 我们...
studentDF.select("name","score", convertGradeUDF(col("score")).alias("grade")).show() 最后,可以像使用普通PySpark内置函数一个使用该UDF,将成绩转换为字母等级,代码如下: # 使用该UDF将成绩转换为字母等级 studentDF \ .select("name","score",convertGradeUDF(col("score")).alias("grade")) \ ...