PySpark支持多种数据类型,包括整数型(IntegerType)、浮点型(FloatType)、字符串型(StringType)、日期型(DateType)等。了解这些数据类型是进行转换的基础。 2. 明确需要进行转换的数据类型和目标类型 在进行转换之前,需要明确当前数据的类型以及想要转换成的目标类型。例如,可能需要将字符串类型的日期转换为日期类型,或者...
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...
# 定义 CSV 的选项 schema = "orderID INTEGER, customerID INTEGER, productID INTEGER, state STRING, 支付方式 STRING, totalAmt DOUBLE, invoiceTime TIMESTAMP" first_row_is_header = "True" delimiter = "," #将 CSV 文件读入 DataFrame df = spark.read.format(file_type) \ .schema(schema) \ ....
2. 转成 string后,可以 cast 成你想要的类型,比如下面的 date 型 df = df.withColumn('date', F.date_format(col('Last_Update'),"yyyy-MM-dd").alias('ts').cast("date")) 3. 把 timestamp 秒数(从1970年开始)转成日期格式 string 4. unix_timestamp 把 日期 String 转换成 timestamp 秒数,...
from pyspark.sql.types import StringType from pyspark.sql.types import IntegerType from pyspark.sql.functions import desc from pyspark.sql.functions import asc from pyspark.sql.functions import sum as Fsum import datetime import numpy as np
from pyspark.sql.typesimportStructType,StructField,StringType,IntegerType spark=SparkSession.builder.master("local[1]")\.appName('SparkByExamples.com')\.getOrCreate()data=[("James","","Smith","36636","M",3000),("Michael","Rose","","40288","M",4000),("Robert","","Williams","4211...
("id", StringType(),False), StructField("name", StringType(),False), StructField("age", IntegerType(),False), StructField("eyeColor", StringType(),False)]) df=spark.createDataFrame(stringJSONRDD,schema=schema) df.show() #将静态数据转化为DataFrame data=[['124','Joe',23,'black'],...
types.MapType(types.StringType(), types.IntegerType()).simpleString() # 'map<string,int>' 添加Jar包到独立的pyspark 背景:在Python ScriptorJupyter Notebook 中写spark程序时添加如何Jar吧 解决方案: 创建Spark session时,添加.config(),指定Jar文件。比如添加kafka包示例如下: ...
.withColumn('gender_Male', (F.col('gender')=='M').cast(IntegerType)) # 二分类变量: paid = 1/0 .withColumn('is_paid', (F.col('current_level')=='paid').cast(IntegerType)) # lifetime .withColumn('lifetime', (F.col('max_ts')-F.col('registration'))/TS_COEF) ...
#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() ...