defcolumn_to_list(df,column_name):return[row[column_name]forrowindf.collect()]# 使用函数提取 'Id' 列的值id_list=column_to_list(df,"Id")print(id_list)# 输出: [1, 2, 3] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 小结 在这篇文章中,我们探讨了如何使用 PySpark 将 DataFrame 中的列值转换为 Python...
df =pd.DataFrame(data) print('举例数据情况:\n', df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 添加新列的方法,如下: 一、insert()函数 语法: DataFrame.insert(loc, column, value,allow_duplicates = False) 1. 实例:插入c列 df.insert(loc=2, column='c', value=3) # 在最后一列后,插入值全为3的c列 pri...
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...
SQL - 注册DataFrame成为表 DataFrame的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表,然后可以通过在程序中使用spark.sql() 来执行SQL语句查询,结果返回一个DataFrame。 如果想使用SQL风格的语法,需要将DataFrame注册成表,采用如下的方式: SQL风格语法 - 使用SQL查询 pyspark.sql.functions 包 PySpark提供了一...
cols –listof new column names (string)# 返回具有新指定列名的DataFramedf.toDF('f1','f2') DF与RDD互换 rdd_df = df.rdd# DF转RDDdf = rdd_df.toDF()# RDD转DF DF和Pandas互换 pandas_df = spark_df.toPandas() spark_df = sqlContext.createDataFrame(pandas_df) ...
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、--
功能:选择DataFrame中的指定列(通过传入参数进行指定) 语法: 可传递: ·可变参数的cols对象,cols对象可以是Column对象来指定列或者字符串列名来指定列 ·List[Column]对象或者List[str]对象, 用来选择多个列 网页链接 功能:过滤DataFrame内的数据,返回一个过滤后的DataFrame ...
加载数据到dataframe: 代码语言:txt 复制 df = spark.read.csv("path/to/file.csv", header=True, inferSchema=True) 其中,"path/to/file.csv"是数据文件的路径,header=True表示第一行是列名,inferSchema=True表示自动推断列的数据类型。 查找空列: 代码语言:txt 复制 null_columns = [column for column in...
PySpark Replace Column Values in DataFrame Pyspark 字段|列数据[正则]替换 转载:[Reprint]: https://sparkbyexamples.com/pyspark/pyspark-replace-column-values/#:~:te
创建dataframe pyspark # 1. 创建dataframe# list创建l=[('Alice',1)]spark.createDataFrame(l)spark.createDataFrame(l,['name','age'])# dict创建d=[{'name':'Alice','age':1}]spark.createDataFrame(d).collect()# 从RDD创建rdd=sc.parallelize(l)spark.createDataFrame(rdd,['name','age'])# RDD...