| name|CASE WHEN (age > 3) THEN 1 END|+---+---+|Alice| null|| Bob| 1|+---+---+# 使用otherwise 的条件代替nulldf.select(df.name, when(df.age > 3, 1).otherwise(0)).show()+---+---+| name|CASE WHEN (age > 3) THEN 1 ELSE 0 END|+---+---...
--- 1.4 抽样 --- --- 1.5 按条件筛选when / between --- 2、--- 增、改 --- --- 2.1 新建数据 --- --- 2.2 新增数据列 withColumn--- 一种方式通过functions **另一种方式通过另一个已有变量:** **修改原有df[“xx”]列的所有值:** **修改列的类型(类型投射):** 修改列名 --- 2.3...
df_with_upper = df.withColumn("name_upper", to_upper_case(df.name)) df_with_upper.show() 使用直接调用udf函数定义的 UDF df_with_upper = df.withColumn("name_upper", to_upper_case_udf(df.name)) df_with_upper.show() 输出: +---+---+ | name|name_upper | +---+---+ | John|...
现在,我们可以通过以下方式计算包含单词Spark的行数: lines_with_spark = text_file.filter(text_file.value.contains("Spark")) 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...
withExtensions(scala.Function1<SparkSessionExtensions,scala.runtime.BoxedUnit> f) 这允许用户添加Analyzer rules, Optimizer rules, Planning Strategies 或者customized parser.这一函数我们是不常见的。 DF创建 (1)直接创建 # 直接创建Dataframedf = spark.createDataFrame([ ...
PysparkSQL表达式与作为case语句的when() 、 我在前面的查询中创建了一个名为v1的字段。然后,我尝试从它创建一个新的派生字段。df = df.withColumn("outcome",expr("casewhenv1 = 0 then 1whenv1 > 0 then 2 else 0 end"))df = df.withColumn("outcome", F.when(F.col("v1&quo ...
Spark DataFrame中的列是具有公有方法的对象,以Column类表示。Column实例是可单独存在的,并且可以持有一个表达式,Column实例会在使用时,和调用的DataFrame相关联,这个表达式将作用于每一条数据, 对每条数据都生成一个值。 在Spark中既可以列出所有列的名字,也可以使用关系型或计算型的表达式对相应列的值进行操作。为了...
查询操作可被用于多种目的,比如用“select”选择列中子集,用“when”添加条件,用“like”筛选列内容。接下来将举例一些最常用的操作。完整的查询操作列表请看Apache Spark文档。 5.1、“Select”操作 可以通过属性(“author”)或索引(dataframe[‘author’])来获取列。
startswith('string')] for cols in str_cols: data = data.withColumn(cols, trim(data[cols])) 任务3 对于超过阈值的含有空值的列进行删除 找到含有空值的column,并且统计他们的数量。此处请注意isnan和isNull的区别 data.select([count(when(isnan(c)|col(c).isNull(),c)).alias(c) for c in ...
casewhen和由highway分区的窗口函数的组合将相当容易地解决这个问题。 from pyspark.sql import functions as Ffrom pyspark.sql import Window as W(df .withColumn('speed_kph', F .when(F.col('speed_kph').isNull(), F.mean('speed_kph').over(W.partitionBy('highway'))) .otherwise(F.col('spee...