array_contains 检查数组是否包含 df = spark.createDataFrame([(["a", "b", "c"],), ([],)], ['data'])df.show()---+| data|+---+|[a, b, c]|| []|+---+# 检查数组类型data列 中是否包含'a'df.select(fs.array_contains(df.data,'a')).show()+---+|array_contains(data, ...
size("tasks").alias("size"), # 数组大小 sort_array("tasks").alias("sorted_tasks"), # 对数组排序 array_contains("tasks", "去烫头").alias("是否去烫头") # 是否包含 ) \ .show(truncate=False) 执行以上代码,输出结果如下: +---+---+---+---+ |day |size|sorted_tasks | 是否去烫...
相当于 pandas.isin, pandas.notin frompyspark.sql.functionsimportarray_containsdf=spark.createDataFrame([(["a","b","c"],),([],)],['data'])df.select(array_contains(df.data,"a")).show() +---+ |array_contains(data, a)| +---+ | true| | false| +---+ 4. 数据拉直 frompyspa...
3.countDistinct,计算某列的唯一类别计数 4.array,将队列合并成一列 5.提取数组中的数据,并将数组中的每一维都展开为一列 6.计算数组的长度 7.array_contains,为集合函数,返回数组列中是否包含查找值 8.size,为集合函数,返回数组列的长度 9.sort_array,集合函数,对数据列进行排序 10.asc,desc,排序函数 11....
4.pyspark.sql.functions.array_contains(col, value) 集合函数:如果数组包含给定值,则返回True。 收集元素和值必须是相同的类型。 5.pyspark.sql.functions.ascii(col) 计算字符串列的第一个字符的数值。 6.pyspark.sql.functions.avg(col) 聚合函数:返回组中的值的平均值。 7.pyspark.sql.functions.cbrt(col...
4.pyspark.sql.functions.array_contains(col, value) 集合函数:如果数组包含给定值,则返回True。 收集元素和值必须是相同的类型。 5.pyspark.sql.functions.ascii(col) 计算字符串列的第一个字符的数值。 6.pyspark.sql.functions.avg(col) 聚合函数:返回组中的值的平均值。
我尝试使用类似df.filter(array_contains(df.INFO_CSQ.SYMBOL, None)).show()的东西,它不能查询,而且有警告。 > cannot resolve 'array_contains(`INFO_CSQ`.`SYMBOL`, NULL)' due to data type mismatch: Null typed values cannot be used as arguments;; 我想这个问题可能是因为我用“无”作为论据,但...
class PanderaSchema(DataFrameModel): """Test schema""" id: T.IntegerType() = Field(gt=5) product_name: T.StringType() = Field(str_startswith="B") price: T.DecimalType(20, 5) = Field() description: T.ArrayType(T.StringType()) = Field() meta: T.MapType(...
在这里,我们使用filter()函数过滤了行,并在filter()函数内部指定了text_file_value.contains包含单词"Spark",然后将这些结果放入了lines_with_spark变量中。 我们可以修改上述命令,简单地添加.count(),如下所示: text_file.filter(text_file.value.contains("Spark")).count() ...
from pyspark.sql.functions import col, when, array # 添加类型检查 df = df.withColumn("values", when(col("values").isNotNull() & (col("values").cast("string").contains("[")), col("values")).otherwise(array())) 空值处理:如果字典中的值为None或空列表,explode函数会生成空行。可以通过...