我有一个多列的pyspark dataframe,我需要将字符串类型转换为正确的类型,例如: 我现在就是这样做的 df = df.withColumn(col_name, col(col_name).col_date, col(col_date).cast('date') \ .withColumn(col_code, col(col_code).cast('bigint') 有没有可能创建一个 浏览11提问于2021-07-10得...
>>> output Data: >>> [('str', 'string'), ('int', 'bigint')] 方式一:withColumn 覆盖原字段 # cast df.withColumn('int', df.int.cast(DoubleType())).printSchema() >>> output Data: >>> root |-- str: string (nullable = true) |-- int: double (nullable = true) ...
这一行代码确保更改发生,并且 dataframe 现在包含新列(10 年后的年龄)。 要将age列的数据类型从 integer 改为 double,我们可以使用 Spark 中的cast方法。我们需要从pyspark.types:导入DoubleType [In]:frompyspark.sql.typesimportStringType,DoubleType [In]: df.withColumn('age_double',df['age'].cast(Double...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import * from pyspark.sql.types import * # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("PySpark Kafka Integration") \ .getOrCreate() # 读取数据到Spark Dataframe data = spark.read.format("csv").option("header", "t...
.withColumn('age',col('age').cast('string'))\ .selectExpr('id',"stack(4,'weight',weight,'height',height,'age',age,'gender',gender) as (index,values)").show() 但是,如果需要列转行的列名,存在中文,在利用sparksql进行列转行的时候就需要加上``符号 ...
df_1=df.withColumn('str_age',df['age'].cast("string")) print(df_1.dtypes) 1. 2. 其结果如下: contains()、startswith()、endswith()、like()、rlike()、substr()字符串操作方法 AI检测代码解析 #contains:判断字符串是否包含特定字符串 #starswith:判断字符串是否以特定字符串开头 #endswith:判...
["age"].cast("Int")) # 修改列的类型 print(df.show(3)) new_df = df.withColumn('userid',df['age'].cast('int')%10) # 新增一列,cast 可用于列类型变换df.select(col.cast('int')) print(new_df.show(3)) # new_df = df.withColumn('image_id', '') # 修改列的值 # print(new...
|--e: string (nullable=true) ... 去重set操作,跟py中的set一样,可以distinct()一下去重,同时也可以.count()计算剩余个数 1 data.select('columns').distinct().show() 随机抽样有两种方式,一种是在HIVE里面查数随机;另一种是在pyspark之中
importnumpyasnp fromitertoolsimportchain fromtypingimportDict importsweetvizassv 创建Spark sessionspark = SparkSession \ .builder \ .appName("Sparkify") \ .getOrCreate 读取数据event_data ="mini_sparkify_event_data.json" # 该数据集的获取,可以在@公众号:数据STUDIO 后台回复:data ...
pyspark >>>hiveContext.sql("""select concat(concat(substr(cast(from_unixtime(cast(1509672916 as bigint),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SS') as string),1,10),'T'),substr(cast(from_unixtime(cast(1509672916 as bigint),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SS') as string),12))""").show(truncate=Fa...