createDataFrame(df, schema=["emp_id","salary"]) df.show() # 求行的最大最小值 from pyspark.sql.functions import greatest, least df.select(greatest('emp_id','salary').alias('greatest'), least('emp_id','salary').alias('least') ).show() 14、when操作 代码语言:javascript 代码运行次数...
1,3,200)],['date','id','owner','id2','value']) df2 = spark.createDataFrame([('20240111',2,1),('20240112',2,1),('20240113',2,1)],['date','id','owner']) df2 = df2.toDF("date","id_2","owner_2") df1.alias("a").join(df2.alias("b"),['date'],'full').withC...
您还可以通过在 DataFrame 上添加where()和filter()方法来编写 Join 表达式,并且可以在多个列上进行 Join。 2. PySpark 连接类型 以下是 PySpark 支持的不同连接类型。 Join StringEquivalent SQL Join innerINNER JOIN outer, full, fullouter, full_outerFULL OUTER JOIN left, leftouter, left_outerLEFT JOIN ...
df = spark.createDataFrame([(1, None), (None, 2)], ("a", "b")) df.select(isnull("a").alias("r1"), isnull(df.a).alias("r2")).show() # 2.nan的空值判断 df = spark.createDataFrame([(1.0, float('nan')), (float('nan'), 2.0)], ("a", "b")) df.select(isnan("a...
在pyspark中,别名内部联接(Alias Inner Join)是一种联接操作,用于将两个数据集按照指定的条件进行联接,并且可以为联接后的结果集中的列指定别名。 具体来说,别名内部联接是通过指定一个别名(Alias)来为数据集中的列创建一个新的名称,以便在联接后的结果集中进行引用。这种联接操作可以在两个数据集之间共享相同的列名...
alias:起别名 熟悉SQL语法的都知道as的用法,实际上as即为alias的简写,这里的alias的功能与as也完全一致,即对一个对象起别名,除了对单列起别名外也支持对整个DataFrame对象起别名 df.select('*', (df.age+1).alias('age1')).show() """ +---+---+---+ |name...
alias 设置别名 字段设置别名 #字段设置别名data.select(data['name'].alias('rename_name')).show()+---+|rename_name|+---+| ldsx|| test1|| test2|| test3|| test4|| test5|+---+ 设置dataframe别名 d1 = data.alias('ldsx1')d2 = data2.alias('ldsx2')d1.show()+---+---+---...
DataFrame基础操作 1、select() select函数选择DataFrame的一列或者多列,返回新的DataFrame import pyspark from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate() data = [("James","Smith","USA","CA"), ("Michael","Rose","USA","NY"), (...
在上述代码中,我们首先使用 groupBy 对 DataFrame 进行分组,按照 “groupColumn” 列的值进行分组。然后,通过 agg 函数对每个组进行聚合操作,使用 collect_list 函数来收集 “valueColumn” 列的值到一个列表中。最后,使用 alias 方法给聚合结果的列表列起名为 “listValues”,并通过 show 方法展示聚合结果。使用col...
使用createDataFrame构建DataFrame createDataFrame()可以将像List型的数据转变为DataFrame,也可以将RDD转化成DataFrame。 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import * import pandas as pd from pyspark.sql import Row from datetime import datetime, date ...