| 1| 2| 3|NULL|NULL||NULL| 4| 5| 6| 7|+---+---+---+---+---+ unpivot 反转表(宽表转长表) ids: 标识列values:选中的列(LIST)variableColumnName: 列名valueColumnName:对应列的值宽表转长表,一行变多行,除了选中的ids是不变的,但是会把选中的values中的列由列变成行记录,variableColumn...
df.select(df.age.alias('age_value'),'name') 查询某列为null的行: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 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.collec...
dataframe = dataframe.withColumn('new_column', F.lit('This is a new column')) display(dataframe) 在数据集结尾已添加新列 6.2、修改列 对于新版DataFrame API,withColumnRenamed()函数通过两个参数使用。 # Update column 'amazon_product_url' with 'URL' dataframe = dataframe.withColumnRenamed('amazon_p...
#Register the DataFrame as a SQL temporary viewdf.CreateOrReplaceTempView("people") sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people") sqlDF.show()#+---+---+#| age| name|#+---+---+#+null|Jackson|#| 30| Martin|#| 19| Melvin|#+---|---| 您需要从某个表中选择所有列,例如people,并使...
df = spark.createDataFrame(data, columns) You created a DataFrame df with two columns, Empname and Age. The Age column has two None values (nulls). DataFrame df: Name120 Name230 Name340 Name3null Name4null Defining the Threshold:
# 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...
(colName: String) 返回column类型,捕获输入进去列的对象 5、 as(alias: String) 返回一个新的dataframe类型,就是原来的一个别名 6、 col(colName: String) 返回column类型,捕获输入进去列的对象 7、 cube(col1: String, cols: String*) 返回一个GroupedData类型,根据某些字段来汇总 8、 distinct 去重 返回...
这里的允许NULL值为通过输入端输入后，写进数据库是否包含空值 例如，输入端通过注册输入注册名后，若...
df= df.withColumn("MissingColumns",\ array(\ when(col("firstName").isNull(),lit("firstName")),\ when(col("salary").isNull(),lit("salary"))) 问题是我有很多列要添加到条件中。所以我试着用循环和{f-strings340}对它进行定制,并尝试使用它。 df = df.withColumn("MissingColumns",condition...
Column实例是可单独存在的,并且可以持有一个表达式,Column实例会在使用时,和调用的DataFrame相关联,这个表达式将作用于每一条数据, 对每条数据都生成一个值。 在Spark中既可以列出所有列的名字,也可以使用关系型或计算型的表达式对相应列的值进行操作。为了将Colum对象的操作结果显示出来,这里将会用到DataFrame的select...