spark = SparkSession.builder.getOrCreate() schema = df.schema.add(StructField("id", LongType())) rdd = df.rdd.zipWithIndex()defflat(l):forkinl:ifnotisinstance(k, (list,tuple)):yieldkelse:yieldfromflat(k) rdd =
在PySpark中可以使用哪些方法向DataFrame添加新列? 可以使用withColumn()方法。该方法接受两个参数,第一个参数是新列的名称,第二个参数是新列的值或表达式。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession对象 spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建...
reset_option("compute.default_index_type") spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", prev) # 将其默认值还原。 4.分组 通过“分组”我们指的是涉及以下一项或多项步骤的过程: 根据某些标准将数据分成组 对每个组单独应用函数 将结果合并到一个数据结构中 psdf = ps.DataFrame({'A':...
#方法一: #Spark SQL中,行转列有内建的PIVOT函数可用,列转行需要借助stack函数实现#通过DataFrame的createOrReplaceTempView("tablename")将其创建或者替换一个临时视图,即表tablename。就可以用spark.sql方法在表tablename上运行SQL语句了。 df.createOrReplaceTempView('df1') res_unpivot = spark.sql(""" SELECT...
下面的问题有scala和pyspark的解决方案,而这个问题提供的解决方案不是针对连续索引值的。Spark Dataframe :How to add a index Column : Aka Distributed Data Index 我在Apache-spark中有一个现有的数据集,我想根据索引从中选择一些行我计划添加一个包含从1开始的唯一值的索引列,并根据该列的</ ...
DataFrame['state'] 或 DataFrame.state 1. 查看某一行 需要用到索引 DataFrame.ix['index_name'] 1. 添加或删除一列 DataFrame['new_col_name'] = 'char_or_number' #删除行 DataFrame.drop(['index1','index2'...]) #删除列 DataFrame.drop(['col1','col2'...],axis=1) ...
2 构建DataFrame 2.1 由rdd构建 (StructType、StructField) 2.2 由pandas.DataFrame构建 2.3 由外部数据构建 2.3.1 text数据源 2.3.2 json数据源 2.3.3 csv数据源 3 DataFrame 操作 3.1 SQL风格 3.2 DSL风格 3.2.1 df.select() 指定查看某列 3.2.2 df.where/filter() 3.2.3 指定范围筛选数据 3.2.3.1 指...
df = sqlCtx.createDataFrame( zip(numbers, letters), ('numbers', 'letters') ) # add an index column df = df.withColumn('index', f.monotonically_increasing_id()) # sort ascending and take first 100 rows for df1 df1 = df.sort('index').limit(100) ...
以下操作均是对dataframe进行的 # Create the DataFrame flightsflights=spark.table("flights")# Show the headflights.show()# Add duration_hrsflights=flights.withColumn("duration_hrs",flights.air_time/60) Filtering Data 筛选数据 # Filter flights by passing a stringlong_flights1=flights.filter("distanc...
(1) 读取CO2_Emissions_Canada.csv文件并生成相应的Pandas Dataframe,并显示其前5行;分析并输出该Dataframe中各列的数据类型,然后将各列转化为正确的类型,并展示类型转化的结果;应用数据选择方法选取所有类型为非数值的列,并生成新的Dataframe,显示其前5行;(每项2分,共6分) In [2] import pandas as pd data ...