from pyspark.sql.functions import format_string df = spark.createDataFrame([(5, "hello")], ['a', 'b']) df.select(format_string('%d %s', df.a, df.b).alias('v')).withColumnRenamed("v","vv").show() 4.查找字符串的位置 from pyspark.sql.functions import instr df = spark.createD...
selectExpr函数可以使用SQL表达式选择列,并指定新的数据类型。我们可以使用selectExpr函数将age列的数据类型从整数(int)修改为字符串(string)。 # 使用selectExpr函数选择列,并指定新的数据类型df=df.selectExpr("id","name","cast(age as string) as age")# 显示修改后的DataFramedf.show() 1. 2. 3. 4. 5....
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saveAsTable('db_name.tab_name') # 相互转换 spark_df = SQLContext.createDataFrame(pandas_df) pandas_df = spark_df.toPandas() # 转换数据类型 spark_df = spark_df.withColumn("A", col("age").cast(StringType)) pandas_df["A"] = pandas_df['A'].astype("int") # 重置索引 spark_df ...
data1= hive_context.sql("select col_name from schema_def where data_type<>'string'") colum_names_as_python_list_of_rows= data1.collect() 6)如何按照一定的条件选择某一list中的值: 转变成: 这一思路有如下两种方法: 第一种: df.select("index", f.expr("valuelist[CAST(index AS integer)]...
创建一个int型数据与一个string型的数据。 distinct() 去重操作 print (intRDD.distinct().collect()) 1. randomSplit() randomSplit 运算将整个集合以随机数的方式按照比例分为多个RDD,比如按照0.4和0.6的比例将intRDD分为两个RDD,并输出 sRDD = intRDD.randomSplit([0.4,0.6]) print (len(sRDD)) print (...
问题是“Temperature”列中的值是26 °F，这个值当然不能转换为int，因为只有字符串的前两个字符是整数...
#Casting df = df.withColumn('budget',df['budget'].cast("float")) #After Casting df.dtypes 这里使用的withColumn函数是PySpark最常用的函数之一,用于更新值、重命名、转换类型和创建新的列。 通过for循环强制转换多列: #Importing necessary libraries from pyspark.sql.types import * #Identifying and assign...
type_mapping = { "column1": IntegerType(), "column2": StringType(), "column3": DoubleType() } 这里以三个列为例,你可以根据实际情况进行扩展。 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...
5.8 cast(dataType) 将列转换为dataType类型。 >>>df.select(df.age.cast("string").alias('ages')).collect() [Row(ages=u'2'), Row(ages=u'5')]>>>df.select(df.age.cast(StringType()).alias('ages')).collect() [Row(ages=u'2'), Row(ages=u'5')] ...