| 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...
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: EmpnameAge Name120 Name230 Name340 Name3null Name4null Defining the Threshold: ...
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...
(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...
withMetadata(columnName, metadata) Returns a new DataFrame by updating an existing column with metadata. 通过使用元数据更新现有列来返回新的 DataFrame。 withWatermark(eventTime, delayThreshold) Defines an event time watermark for this DataFrame. 为此DataFrame 定义事件时间水印。 writeTo(table) Create a...
本书的代码包也托管在 GitHub 上,网址为github.com/PacktPublishing/Hands-On-Big-Data-Analytics-with-PySpark。如果代码有更新,将在现有的 GitHub 存储库上进行更新。 我们还有其他代码包,来自我们丰富的书籍和视频目录,可在github.com/PacktPublishing/上找到。请查看!
values. 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' ...
# 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...
From the output,we can see that column salaries by function collect_list has the same values in a window 3、Ordered Frame with partitionBy and orderBy an Ordered Frame has the following traits 被一个或者是多个columns生成 Followed by orderby on a column ...