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...
1.1、createDataFrame(): 创建空dataframe 1.2、createDataFrame() : 创建一个spark数据框 1.3、toDF() : 创建一个spark数据框 1.4、withColumn(): 新增数据列 2、修改数据 2.1、withColumn(): 修改原有数据框中某一列的值(统一修改) 2.2、cast() 和 astype(): 修改列的类型(类型投射) 2.3、withColumnRenamed...
createDataFrame(data, schema=['id', 'date']) >>> df.show() +---+---+ | id| date| +---+---+ | 1|2016-12-31| | 2|2016-01-01| | 3|2016-01-02| | 4|2016-01-03| | 5|2016-01-04| +---+---+ >>> df.withColumn("new_column",expr("date_add(date,id)"))....
可以看出,Spark DataFrame的数据结构是StructType([StructField(column_name, column_type)]) Spark需要提前指定好特征名称和特征类型,构建空的DataFrame,可以借助emptyRDD(),代码如下: from pyspark.sql.types import StructType, StructField, LongType, StringType data_schema = StructType([ StructField('id', Long...
Spark 中的核心概念是 RDD,它类似于 pandas DataFrame,或 Python 字典或列表。这是 Spark 用来在基础设施上存储大量数据的一种方式。RDD 与存储在本地内存中的内容(如 pandas DataFrame)的关键区别在于,RDD 分布在许多机器上,但看起来像一个统一的数据集。这意味着,如果您有大量数据要并行操作,您可以将其放入 RD...
data = [("John", 25, None), ("Alice", None, [1, 2, 3]), ("Bob", 30, None)] df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "array_column"]) df.show() 创建替换空值为空数组的UDF: 代码语言:txt 复制 def replace_null_with_empty_array(array_column): if array_column is...
DataFrameWriter.mode(saveMode) 1. saveMode指定数据的不同写入模式,一共有以下四种模式: append: 向已有数据文件或者数据表中追加写入数据,需保证数据列名一致。 overwrite: 覆盖写入数据,如果数据表已经存在,则会先删除数据表,然后创建新表,再将数据写入。
pyspark-add-new-column.py PySpark Examples Mar 29, 2021 pyspark-aggregate.py pyspark aggregate Jun 15, 2020 pyspark-array-string.py Update pyspark-array-string.py Mar 3, 2022 pyspark-arraytype.py PySpark Examples Mar 29, 2021 pyspark-broadcast-dataframe.py pyspark examples Aug 15, 2020 pyspark...
pyspark-cast-column.py pyspark-change-string-double.py pyspark-collect.py pyspark-column-functions.py pyspark-column-operations.py pyspark-convert-map-to-columns.py pyspark-convert_columns-to-map.py pyspark-count-distinct.py pyspark-create-dataframe-dictionary.py pyspark-create-dataframe....
Spark provides many basic column operations:Select columns Create columns Rename columns Cast column types Remove columnsСавет To output all of the columns in a DataFrame, use columns, for example df_customer.columns.Select columnsYou can select specific columns using select and col. The col...