pyspark dataframe Column alias 重命名列(name) df = spark.createDataFrame( [(2, "Alice"), (5, "Bob")], ["age", "name"])df.select(df.age.alias("age2")).show()+---+|age2|+---+| 2|| 5|+---+ astype alias cast 修改列类型 data.schemaStructType([StructField('name', String...
alias:为列提供别名。 from pyspark.sql.functions import col # 选择列 df.select(col("column_name")) # 重命名列 df.select(col("column_name").alias("new_column_name")) 2.字符串操作 concat:连接多个字符串。 substring:从字符串中提取子串。 trim:去除字符串两端的空格。 ltrim:去除字符串左端的空...
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
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...
col alias column from pyspark.sql.functions import col 以下是一些 col() 函数的常见用法示例: 1、选择列: df.select(col("column_name")) 2、进行条件过滤: df.filter(col("column_name") > 5) 3、创建新列: df.withColumn("new_column", col("column1") + col("column2")) 4、嵌套函数调用:...
("Example").getOrCreate()# 创建示例DataFrame data=[(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)]columns=["col1","col2","col3"]df=spark.createDataFrame(data,columns)# 打印原始DataFrame df.show()# 使用select和alias转换多个列 df=df.select([col(column)+1forcolumnindf.columns])# 打印转换后的...
三、Column对象理解 四、Column操作函数 1.alias别名 2.asc升序 3.asc_nulls_first空值前置升序 4.asc_nulls_last空值后置升序 5.astype数据类型转换 6.between范围筛选 7.bitwiseAND位运算and 8.bitwiseOR位运算or 9. bitwiseXOR位运算^ 10.cast强制转换 ...
alias("r_value")).drop("date_diff") # 近一个月的最近消费时间 new_item_r_pay = new_item_r_pay.drop("date_diff").distinct().join(r_value, ["uin", "item_id"], "inner") # 近一个月的消费次数 f_value = df.filter(df['pay_dimension'] == 'pay_cnt').groupby("uin", "item...
export SPARK_PATH=~/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7export PYSPARK_DRIVER_PYTHON="jupyter"export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook"alias notebook='$SPARK_PATH/bin/pyspark --master local[2]'[In]: source .bash_profile 现在尝试在终端中打开 Jupyter notebook,导入 Pyspark 使用。
df.columns = new_column_name_list 但是,这在使用 sqlContext 创建的 PySpark 数据帧中不起作用。我能想到的唯一解决方案是: df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").options(header='false', inferschema='true', delimiter='\t').load("data.txt") ...