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...
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。
Column:DataFrame中每一列的数据抽象 types:定义了DataFrame中各列的数据类型,基本与SQL中的数据类型同步,一般用于DataFrame数据创建时指定表结构schema functions:这是PySpark SQL之所以能够实现SQL中的大部分功能的重要原因之一,functions子类提供了几乎SQL中所有的函数,包括数值计算、聚合统计、字符串以及时间函数等4大类,...
1 DataFrame数据的行转列 1.1 需求 在做数据处理时我们可能会经常用到Apache Spark的 DataFrame来对数据进行处理,需要将行数据转成列数据来处理,例如一些指标数据一般会保存在KV类型数据库,根据几个字段作为key,将计算指标作为value保存起来,这样多个用户多个指标就会形成一个窄表,我们在使用这个数据时又希望按照每个用...
Column:DataFrame中每一列的数据抽象 types:定义了DataFrame中各列的数据类型,基本与SQL中的数据类型同步,一般用于DataFrame数据创建时指定表结构schema functions:这是PySpark SQL之所以能够实现SQL中的大部分功能的重要原因之一,functions子类提供了几乎SQL中所有的函数,包括数值计算、聚合统计、字符串以及时间函数等4大类,...
DataFrame.printSchema() 1. StructField--定义DataFrame列的元数据 PySpark 提供pyspark.sql.types import StructField类来定义列,包括列名(String)、列类型(DataType)、可空列(Boolean)和元数据(MetaData)。 将PySpark StructType & StructField 与 DataFrame 一起使用 ...
importpandasaspdfrompyspark.sqlimportSparkSessioncolors=['white','green','yellow','red','brown','pink']color_df=pd.DataFrame(colors,columns=['color'])color_df['length']=color_df['color'].apply(len)color_df=spark.createDataFrame(color_df)color_df.show() ...
StructField--定义DataFrame列的元数据 PySpark 提供pyspark.sql.types import StructField类来定义列,包括列名(String)、列类型(DataType)、可空列(Boolean)和元数据(MetaData)。 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...
拆分pyspark dataframe中的Array列将行作为字典转换为dataframe python的列追加dataframe列的模式仅在dataframe的第一行创建值过滤pyspark dataframe中的行并创建包含结果的新列将列表列表作为列附加到PySpark的dataframe (连接两个没有公共列的dataframe)PySpark Mllib预测DataFrame中的所有行按行切分Spark的DataFrame SQL (...
agg(self, *exprs)计算聚合并将结果返回为:`DataFrame` 可用的聚合函数有“avg”、“max”、“min”、“sum”、“count”。 :param exprs:从列名(字符串)到聚合函数(字符串)的dict映射, 或:类:`Column`的列表。# 官方接口示例>>>gdf = df.groupBy(df.name)>>>sorted(gdf.agg({"*":"count"}).colle...