请注意,所有这些现在都由 PySpark 支持,并且我们正在使用 Spark 的功能来操作这个包含 100 个项目的列表。 现在让我们在list_rdd中使用reduce函数,或者在 RDDs 中一般使用,来演示我们可以用 PySpark 的 RDDs 做什么。我们将两个参数函数应用为匿名的lambda函数到reduce调用如下: list_rdd.reduce(lambdaa, b: a+...
AI代码解释 from pyspark.sql.functionsimportisnull df=df.filter(isnull("col_a")) 输出list类型,list中每个元素是Row类: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
titles = ArrayType(StructType([ StructField("Title", StringType(), True), StructField("Type", StringType(), True) ])) collect_list 如果您想继续这种non-deterministic行为,下面是您的自定义项:
importrandomdefget_labels(): # 返回一个string类型的listlabels=['A','B','C','D','E'] random.shuffle(labels) count=random.randint(1,len(labels)-1)returnlabels[:count]# ArrayType代表数组型df=df.withColumn('labels',udf(get_labels,types.ArrayType(types.StringType()))()) df.show()==...
(col: Column) 删除某列 返回dataframe类型 10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列 返回一个dataframe 11、 except(other: DataFrame) 返回一个dataframe,返回在当前集合存在的在其他集合不存在的 12、 explode[A, B](inputColumn: String, outputColumn: String)(f: (A) ⇒ ...
ArrayType类型列操作 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_rem...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col # 创建 SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("SortExample").getOrCreate() # 示例 DataFrame data = [("Alice", 34), ("Bob", 45), ("Cathy", 29), ("David", None)] columns = ["name", "age"] df...
array() Usearray()function to create a new array column by merging the data from multiple columns. All input columns must have the same data type. The below example combines the data fromcurrentStateandpreviousStateand creates a new columnstates. ...
|array_contains(data, a)| +---+ | true| | false| +---+ 4. 数据拉直 frompyspark.sqlimportRowfrompyspark.sql.functionsimportexplodeeDF=spark.createDataFrame([Row(a=1,intlist=[1,2,3],mapfield={"a":"b"})])eDF.show() +---+---+---+ | a| intlist|mapfield| +---+---+...
df = spark.createDataFrame(pdf.replace({np.NaN: None}) 如何修改一个dataframe 列的数据类型 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...