PySpark 列的cast(~)方法返回指定类型的新Column。 参数 1.dataType|Type或string 将列转换为的类型。 返回值 一个新的Column对象。 例子 考虑以下PySpark DataFrame: df = spark.createDataFrame([("Alex",20), ("Bob",30), ("Cathy",40)], ["name","age"]) df.show() +---+---+ | name|...
#Importing necessary libraries from pyspark.sql.types import * #Identifying and assigning lists of variables int_vars=['id'] float_vars=['budget', 'popularity', 'revenue'] date_vars=['release_date'] #Converting integer variables for column in int_vars: df=df.withColumn(column,df[column].c...
使用函数withColumn()和cast()来重新转换列类型: 代码语言:txt 复制 for column, data_type in type_mapping.items(): df = df.withColumn(column, col(column).cast(data_type)) 这里使用了一个循环来遍历字典中的键值对,对每个列应用cast()函数进行类型转换,并使用withColumn()函数将转换后的列替换原来...
df.withColumn('new_column',generate_udf('default_value')(f.col('userID'), f.col('movieID'))).show() 使用udf对性能会有负面的影响,如果不是太过于复杂的逻辑,可以使用f.when.when.otherwise()的方式得出想要的结果。 字符串方法 字符串拼接 from pyspark.sql.functions import concat, concat_ws df...
import pyspark.ml.feature as ft # Casting the column to an IntegerType births = births \ .withColumn('BIRTH_PLACE_INT', births['BIRTH_PLACE'] \ .cast(typ.IntegerType())) #Using the OneHotEncoder to encode encoder = ft.OneHotEncoder( inputCol='BIRTH_PLACE_INT', outputCol='BIRTH_PLACE...
2.2、cast() 和 astype(): 修改列的类型(类型投射) 2.3、withColumnRenamed(): 修改列名 2.4、fillna(): 填充NA 2.5、replace(): 全局替换 3、查询数据 3.1、行数据查询操作 3.1.1、show(): 可用int类型指定要打印的行数 3.1.2、dtypes(): 查看dataframe中每一列的类型 ...
from pyspark.sql import functions as f def generate_udf(constant_var): def test(col1, col2): if col1 == col2: return col1 else: return constant_var return f.udf(test, StringType()) df.withColumn('new_column',generate_udf('default_value')(f.col('userID'), f.col('movieID'))...
假设df_decode比df_input小得多，我们可以通过迭代df_decode为每个子信号创建Column object。
为什么MYSQL会在这个简单的查询中抛出以下错误 select cast(cast(ts as DATE) as varchar) from table_name limit 1; 您的SQL语法中有一个错误;错误似乎在第2行:'varchar) from table_name limit 1‘附近 浏览59提问于2019-06-12得票数 1 回答已采纳 ...
raw = raw.withColumn(labelCol, raw[labelCol].cast(IntegerType())) #withColumn(colName:String,col:Column):添加列或者替换具有相同名字的列,返回新的DataFrame。 assembler = VectorAssembler(inputCols=vecCols, outputCol="features", handleInvalid="keep") ...