我们可以使用try-except结构来处理这些异常。 defsafe_cast(column,data_type):try:returncolumn.cast(data_type)exceptExceptionase:print(f"Error converting{column}:{e}")returnNone# 使用安全转换函数df_safe_converted=df.withColumn("age",safe_cast(col("age"),"int"))\.withColumn("salary",safe_cast(...
spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) USING hive")spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'data/kv1.txt' INTO TABLE src")df=spark.sql("SELECT key, value FROM src WHERE key < 10 ORDER BY key")df.show(5)#5.2读取mysql数据 url="jdbc:mysql://localhost:3306/t...
AI代码解释 root|--user_pin:string(nullable=true)|--a:string(nullable=true)|--b:string(nullable=true)|--c:string(nullable=true)|--d:string(nullable=true)|--e:string(nullable=true)... 如上图所示,只是打印出来。 去重set操作 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data.select(...
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(DoubleType())).show(10,False) [Out]: 因此,上面的命令创建了一个新列(ag...
How to change a dataframe column from String type to Double type in PySpark? 解决方法: # 示例 from pyspark.sql.types import DoubleType changedTypedf = joindf.withColumn("label", joindf["show"].cast(DoubleType())) # or short string ...
--Returning a Column that contains <value> in every row: F.lit(<value>) -- Example df = df.withColumn("test",F.lit(1)) -- Example for null values: you have to give a type to the column since None has no type df = df.withColumn("null_column",F.lit(None).cast("string")) ...
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...
to_date 转换日期格式 参数:1.要转换的column,2.day format(可选) col.cast("date") df = spark.createDataFrame([('1997-02-28 10:30:00',)], ['t'])df.printSchema()root |-- t: string (nullable = true)spark.createDataFrame([('1997-02-28 10:30:00',)], ['t']).collect()[Row...
# Setting the layout for each column according to theschemaq = backblaze_2019.select( [ F.col(x).cast(T.LongType()) if x.startswith("smart") else F.col(x) for x in backblaze_2019.columns ] ) backblaze_2019.createOrReplaceTempView("backblaze_stats_2019")...
Rows = Rows.withColumn(col, Rows[col].cast(StringType())) 我正在寻找一种方法,在将Column4的内容转换为字符串类型之前,将其更正为表示原始JSON对象的内容。以下是我到目前为止所写的内容(不包括DB插入操作) import pyspark.sql.types as T from pyspark.sql import functions as SF ...