df.filter(df.name.rlike('ice$')).collect()[Row(age=2, name='Alice')] isNotNull 列不为控制 df = spark.createDataFrame([Row(name='Tom', height=80), Row(name='Alice', height=None)])df.filter(df.height.isNotNull()).show()+---+---+|name|height|+---+---+| Tom| 80|+-...
Python pyspark Column.like用法及代码示例本文简要介绍 pyspark.sql.Column.like 的用法。 用法: Column.like(other)类似SQL 的表达式。根据 SQL LIKE 匹配返回布尔值 Column 。 参数: other:str SQL LIKE 模式 例子: >>> df.filter(df.name.like('Al%')).collect() [Row(age=2, name='Alice')]...
Column.like(other: Union[Column, LiteralType, DecimalLiteral, DateTimeLiteral]) → Column 1. 类似SQL的表达式。返回基于SQL LIKE匹配的布尔列。 sp_df.filter(sp_df.times.like('%08:00:00')).show() 1. 25.otherwise等于else Column.otherwise(value: Any) → pyspark.sql.column.Column 1. 计算条件...
列元素查询操作,列的类型为column,它可以使用pyspark.sql.Column中的所有方法 df.columns #获取df中的列名,注意columns后面没有括号 select()#选取某一列或某几列数据 例:df.select(“name”) #使用select返回的是dataframe格式,使用df[]在选中>=2个列时返回的才是dataframe对象,否则返回的是column对象。 df.sel...
例如 df1.join(df2, on=[df1['age'] == df2['age'], df1['sex'] == df2['sex']], how='left_outer') Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 但就您而言,(summary.bucket)==9不应显示为连接条件 更新: 在连接条件中,您可以使用列表Column join expression 或列表Column / column_name归档...
4.16.like(other):二元运算符 4.17.otherwise(value):评估条件列表并返回多个可能得结果表示之一。如果不调用Column.otherwise(),则不匹配条件返回None。例如,请参阅pyspark.sql.functions.when() 1.value:一个文字值或一个Column表达式frompyspark.sql import functionsasFdf.select(df.name,F.when(df.age>3,1)....
社区小助手是spark中国社区的管理员，我会定期更新直播回顾等资料和文章干货，还整合了大家在钉群提出的...
PySpark Column 类还提供了一些函数来处理 StructType 列。...可以使用 df2.schema.json() 获取 schema 并将其存储在文件中,然后使用它从该文件创建 schema。 1.2K30 PySpark 通过Arrow加速 前言PySpark是Spark 实现 Unify BigData && Machine Learning目标的基石之一。...通过PySpark,我们可以用Python在一个脚本里...
a1= a.withColumn('new_column', to_none(a['login']) a.sort('CONTACT_ID_1','USER_NM_1',ascending = False).show()#降序排列 默认为升序 (同升同降) a.sort(WEB_USER_3.CONTACT_ID_1.desc(),WEB_USER_3.USER_NM_1.asc()).show()# 自定义升降 ...
This method takes multiple arguments - one for each column you want to select. These arguments can either be the column name as a string (one for each column) or a column object (using the df.colName syntax). When you pass a column object, you can perform operations like addition or ...