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...
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,[...
代码语言:txt 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", ...
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 from pyspark.sql.types import IntegerType,StringType,DateType from pyspar...
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, ["id", "binary_col...
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 ...
StringType: 字符串类型 IntegerType: 整数类型 FloatType: 浮点数类型 DoubleType: 双精度浮点数类型 BooleanType: 布尔类型 TimestampType: 时间戳类型 ArrayType: 数组类型 StructType: 结构类型 在数据处理的过程中,我们常常需要对数据类型进行转换,例如将字符串转换为整数时,但同样重要的是能够将这些数据转换回原...
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() ...
1、使用Python的字典类型数据来构建DataFramefrom pyspark.sql.types import ArrayType, StructField, StructType, StringType, IntegerType, DecimalType from decimal import Decimal # List data = [{"Cate…
|-- tasks: array (nullable = true) | |-- element: string (containsNull = true) +---+---+ |day | tasks | +---+---+ |星期天 |[抽烟, 喝酒, 去烫头] | +---+---+ 接下来获得该数组的大小,对其进行排序,并检查在该数组中是否存在一个指定的值。代码如下: tasks...