如果我们想转换为数字类型,我们可以使用 cast() 函数和 split() 函数。在这个例子中,我们使用 cast() 函数来构建一个整数数组,所以我们将使用 cast(ArrayType(IntegerType())) ,它明确指定我们需要转换为一个整数类型的数组。 Python3实现 # import required modules frompyspark.sqlimportSparkSession frompyspark....
跟cast()是同一个函数 cast(dataType) #转换数据类型 startswith(other) #判断列中每个值是否以指定字符开头,返回布尔值 endswith(“string”) #判断列中每个值是否以指定字符结尾,返回布尔值 isNotNull() #判断列中的值
常用的ArrayType类型列操作: array(将两个表合并成array)、array_contains、array_distinct、array_except(两个array的差集)、array_intersect(两个array的交集不去重)、array_join、array_max、array_min、array_position(返回指定元素在array中的索引,索引值从1开始,若不存在则返回0)、array_remove、array_repeat、a...
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(...
PySpark 提供pyspark.sql.types import StructField类来定义列,包括列名(String)、列类型(DataType)、可空列(Boolean)和元数据(MetaData)。 将PySpark StructType & StructField 与 DataFrame 一起使用 在创建 PySpark DataFrame 时,我们可以使用 StructType 和 StructField 类指定结构。StructType 是 StructField 的集合...
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 ...
df.withColumn("good_prod_date", col("production_date").cast(ArrayType(DateType())) 这将不起作用,因为production_date具有不同的日期格式,如果此列具有类似yyyy-MM-dd的日期格式,则可以进行转换。 df.select("actual_date").printSchema() root
list=df.collect()#注:此方法将所有数据全部导入到本地,返回一个Array对象 查询概况 1 df.describe().show() 以及查询类型,之前是type,现在是df.printSchema() 1 2 3 4 5 6 7 8 root |--user_pin: string (nullable=true) |--a: string (nullable=true) ...
1. Converts a date/timestamp/string to a value of string, 转成的string 的格式用第二个参数指定 df.withColumn('test', F.date_format(col('Last_Update'),"yyyy/MM/dd")).show() 2. 转成 string后,可以 cast 成你想要的类型,比如下面的 date 型 ...
#展示数字或string列的统计信息,可以指定列,默认是所有列,包括count, mean, stddev, min, and max df.describe(['age', 'weight', 'height']).show() #展示数字或string列的统计信息,处理describe的信息,还包括25%,50%,75% df.select("age", "weight", "height").summary().show() ...