1、 agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary")) 2、 agg(exprs: Map[String, String]) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg")) df....
#5.1读取hive数据 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:/...
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(...
以下代码片段是数据框的一个快速示例: # spark is an existing SparkSessiondf = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")# Displays the content of the DataFrame to stdoutdf.show()#+---+---+#| age| name|#+---+---+#+null|Jackson|#| 30| Martin|#| 19| Melvin|#+-...
date_format函数将timestamp_column的内容格式化为我们希望的字符串格式。 5. 显示结果 最后,我们通过show()方法来查看转换后的 DataFrame: AI检测代码解析 df_with_string.show(truncate=False) 1. show(truncate=False)用于以可读的方式展示 DataFrame 的内容,不进行任何截断。
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...
DataFrame[a: bigint, b: double, c: string, d: date, e: timestamp]从Pandas DataFrame创建pandas_df = pd.DataFrame({ 'a': [1, 2, 3], 'b': [2., 3., 4.], 'c': ['string1', 'string2', 'string3'], 'd': [date(2000, 1, 1), date(2000, 2, 1), date(2000, 3, 1...
String 第4 个问题 To remove a column containing NULL values, what is the cut-off of average number of NULL values beyond which you will delete the column? 20% 40% 50% Depends on the data set 第5个问题 By default, count() will show results in ascending order. True False 第6 个问题...
"schema":"PanderaSchema", "column":"meta", "check":"dtype('MapType(StringType(), StringType(), True)')", "error":"expected column 'meta' to have type MapType(StringType(), StringType(), True), got MapType(StringType(), StringType(), False)" } ] }, "DATA...
# Add a new Column spark_df_json.withColumn("CopiedColumn",col("ActualPrice")* -1) display(spark_df_json) 更新列:您可以使用 withColumnRenamed 更新当前列,它有两个参数:现有列名和新列名。 以下示例说明了如何执行此操作: spark_df_json.withColumnRenamed("timestamp",”Datetime”).printSchema() 删...