pyspark dataframe Column alias 重命名列(name) df = spark.createDataFrame( [(2, "Alice"), (5, "Bob")], ["age", "name"])df.select(df.age.alias("age2")).show()+---+|age2|+---+| 2|| 5|+---+ astype alias cast 修改列类型 data.schemaStructType([StructField('name', String...
df.withColumn("new_column", concat(df["first_name"], lit(" "), df["last_name"])) 通过使用 withColumn() 方法,你可以按照需要对 DataFrame 进行列级别的变换和操作。它提供了一种灵活的方式来构建和转换 DataFrame,以适应特定的数据处理需求。when() otherwise()在PySpark 中,when() 函数用于执行条件...
使用创建的UDF将DataFrame列转换为Numpy数组: 代码语言:txt 复制 df = df.withColumn("numpy_array", to_numpy_array(df["column_name"])) 这里的df是你的DataFrame对象,column_name是要转换的列名。 完成上述步骤后,你的DataFrame中将包含一个新的列“numpy_array”,其中每个元素都是Numpy数组。你可以将此新...
# 2、批量读取csv文件并转成若干dataframe组成的列表(data_list) for file in files_csv: # 将每个csv转成一个pd.dataframe tmp = pd.read_csv(path + file) # 设置pandas的dataframe的columns(列索引) columns = ["n","call","called","avg","short" \ ,"long","user","ring","call_die","max...
df = spark.createDataFrame(data, schema=[‘id’, ‘name’, ‘age’, ‘eyccolor’]) df.show() df.count() 2.3. 读取json 读取spark下面的示例数据 file = r"D:\hadoop_spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\examples\src\main\resources\people.json" df = spark.read.json(file) df.show() 2.4....
6.1 distinct:返回一个不包含重复记录的DataFrame 6.2 dropDuplicates:根据指定字段去重 --- 7、 格式转换 --- pandas-spark.dataframe互转 转化为RDD --- 8、SQL操作 --- --- 9、读写csv --- 延伸一:去除两个表重复的内容 参考文献 1、--
将PySpark StructType & StructField 与 DataFrame 一起使用 在创建 PySpark DataFrame 时,我们可以使用 StructType 和 StructField 类指定结构。StructType 是 StructField 的集合,用于定义列名、数据类型和是否可为空的标志。使用 StructField 我们还可以添加嵌套结构模式、用于数组的 ArrayType 和用于键值对的 MapType ...
从PySpark中的Dataframe列获取最后一个/分隔的值 import pandas as pdfrom pyspark.sql import functions as Fdf = pd.DataFrame({"MyColumn": ["lala/mae.da/rg1/zzzzz", "fefe", "fe/fe/frs/fs/fe32/4"]})df = spark.createDataFrame(df)df.show(truncate=False)# output+---+|MyColumn |+---...
In PySpark, we can drop one or more columns from a DataFrame using the .drop("column_name") method for a single column or .drop(["column1", "column2", ...]) for multiple columns.
本Notebook基于Spark官网的Quick Start, 使用测试数据,实验PySpark DataFrame的功能:创建,显示数据,选择和存取数据,数据分组,保存和读取,使用SQL 4,运行本Notebook需要的第3方库 运行本Notebook需要安装pyspark库,如果没有安装,打开Anaconda的command窗口,运行如下命令: ...