复制 spark = SparkSession.builder.appName("Array to String").getOrCreate() 然后,我们可以创建一个包含数组的DataFrame,并使用concat_ws函数将数组转换为字符串: 代码语言:txt 复制 data = [("John", ["apple", "banana", "orange"]), ("Alice", ["grape", "melon"]), ("Bob", ["kiwi", "p...
我尝试强制转换它:DF.Filters.tostring()和DF.Filters.cast(StringType()),但两种解决方案都会为过滤器列中的每一行生成错误消息: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.UnsafeArrayData@56234c19 代码如下 from pyspark.sql.types import StringType DF.printSchema() |-- ClientNum: string (nullable = true...
代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import base64, decode # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建示例DataFrame data = [(1, bytearray(b"Hello")), (2, bytearray(b"World"))] df = spark.createDataFrame(data, [...
初始的DataFrame: frompyspark.sql.types import StructType, StructField schema= StructType([StructField("uuid",IntegerType(),True),StructField("test_123",ArrayType(StringType(),True),True)]) rdd= sc.parallelize([[1, ["test","test2","test3"]], [2, ["test4","test","test6"]],[3,[...
2.2 Array()方法 2.3 自定义udf函数(灵活,但是效率低) 案例: 原始数据如上图所示, df2 = df1.withColumn('array1',array('joined')).withColumn('array2', split(col('joined'), ',')) df2.show() 3.针对Array[Array]Schema,变换成Array[String]的方法——flatten()方法 ...
ArrayType,BinaryType,BooleanType,CalendarIntervalType,DateType,HiveStringType,MapType,NullType,NumericType,ObjectType,StringType,StructType,TimestampType 有些类型比如IntegerType,DecimalType,ByteType等是NumericType的子类 1 withColumn方法 AI检测代码解析 ...
这用于避免对ArrayType / MapType / StructType进行不必要的转换。 1. 2. simpleString() toInternal() AI检测代码解析 将Python对象转换成SQL对象 1. 类方法 typeName() 2. 数据类型 2.1 NullType 空类型。表示无的数据类型,用于无法推断的类型 2.2 StringType ...
|-- actual_date: array (nullable = true) | |-- element: string (containsNull = true) df.select("actual_date").show(false) +---+ |actual_date | +---+ |[1997-01-15, 2019-03-27]| +---+ df.select("actual_date").withColumn("actual_date", F...
df_new.select( 'concat_ws', F.split('concat_ws', '-', -1).alias('split array'), F.split('concat_ws', '-', 0).alias('0'), F.split('concat_ws', '-', 1).alias('1'), F.split('concat_ws', '-', 2).alias('2'), ).show() ...
from pyspark.sql.types import ArrayType,StructField,StructType, StringType, IntegerType,DecimalTypefrom decimal import Decimal # List data = [{"Category": 'Category A', "ID": 1, "Value": Decimal(12.40)}, {"Category": 'Category B', "ID": 2, "Value": Decimal(30.10)}, ...