PySpark is a powerful tool for processing large datasets in Python. One common task when working with data in PySpark is changing the data types of columns. This could be necessary for various reasons, such as converting a string column to an integer column for mathematical operations, or chang...
类型最好使用pyspark.sql.types中的数据类型此代码将 DataFrame df 中的名为 “existing_column” 的列的数据类型转换为浮点数,并将结果存储在名为 “new_column” 的新列中。需要注意的是,cast 函数只返回一个新的 DataFrame,它不会修改原始的 DataFrame。如果需要在原始 DataFrame 上进行更改,可以重新分配变量。
import pyspark from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate() data = [("James","Smith","USA","CA"), ("Michael","Rose","USA","NY"), ("Robert","Williams","USA","CA"), ("Maria","Jones","USA","FL") ] columns =...
df_children = spark.createDataFrame( data = [("Mikhail", 15), ("Zaky", 13), ("Zoya", 8)], schema = ['name', 'age']) display(df_children) Notice in the output that the data types of columns of df_children are automatically inferred. You can alternatively specify the types by ad...
>>> traffic.columns ['detectorid', 'starttime', 'volume', 'speed', 'occupancy'] dtypes将所有列名称及其数据类型作为列表返回。 >>> traffic.dtypes [('detectorid', 'int'), ('starttime', 'string'), ('volume', 'int'), ('speed', 'double'), ('occupancy', 'double')] fillna()替换...
相较于Scala语言而言,Python具有其独有的优势及广泛应用性,因此Spark也推出了PySpark,在框架上提供了利用Python语言的接口,为数据科学家使用该框架提供了便利。 众所周知,Spark 框架主要是由 Scala 语言实现,同时也包含少量Java代码。Spark 面向用户的编程接口,也是 Scala。然而,在数据科学领域,Python 一直占据比较重要...
[In]:len(df.columns) [Out]:5 我们可以使用count方法来获得数据帧中的记录总数: [In]: df.count [Out] :33 我们的数据框架中共有 33 条记录。在进行预处理之前,最好打印出数据帧的形状,因为它给出了行和列的总数。Spark 中没有任何检查数据形状的直接函数;相反,我们需要结合列的数量和长度来打印形状。
pyspark.sql.utils.AnalysisException: CSV data source does not support array data type. This isn't a limitation of Spark - it's a limitation of the CSV file format. CSV files can't handle complex column types like arrays. Parquet files are able to handle complex columns. Unanticipated...
data.select('columns').distinct().show() 跟py中的set一样,可以distinct()一下去重,同时也可以.count()计算剩余个数 随机抽样 随机抽样有两种方式,一种是在HIVE里面查数随机;另一种是在pyspark之中。 HIVE里面查数随机 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
columns = ["name"] df = spark.createDataFrame(data, columns) df.show() 5. 应用 UDF 现在我们可以将 UDF 应用到 DataFrame 的列上。 使用装饰器定义的 UDF df_with_upper = df.withColumn("name_upper", to_upper_case(df.name)) df_with_upper.show() ...