from pyspark.sql.functions import col, isnan def drop_non_numeric_columns(df): numeric_columns = [column for column in df.columns if df.select(column).dtypes[0][1] in ['double', 'float', 'integer']] df = df.sel
使用DataFrame.drop()函数: DataFrame.drop()函数用于删除指定的列或行。在这个场景中,我们用它来删除列。 在drop()函数中指定要删除的列名: 将你想要删除的列名作为参数传递给drop()函数。 将结果赋值给新的DataFrame或覆盖原DataFrame: 你可以选择将删除列后的结果赋值给一个新的DataFrame,或者覆盖原DataFrame。
它以下列格式返回数据(Databricks、pyspark代码): "userEmail": "rod@test.com我想要的结束状态是dataframe中的列,如:并正确键入旋转列(例如,classroom:num_courses_created类型为int -参见上面的黄色列)from pyspark.sql. 浏览1提问于2019-04-13得票数 1 6回答 如何在PySpark中找到DataFrame的大小或形状? 、、 ...
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.
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...
在这一步,我们需要根据列名删除指定的列。使用DataFrame的drop()方法来删除列,代码如下: # 删除指定列df=df.drop("column_name") 1. 2. 在上述代码中,column_name是要删除的列名。 步骤4: 查看删除列后的DataFrame 最后,我们可以使用show()方法查看删除列后的DataFrame,代码如下: ...
pyspark dataframe去除数据中的逗号 近期在弄一个项目的前期数据,所以总结了一下,内容如下(以下以csv文件为例) 1. DataFrame常用操作 1.1 DataFrame去除空行 (1)对于一般空行 (2)对于列表式(list)空行 1.2 数据的填充 (1)表格中填充0 1.3 数据的删除
from pyspark.sql import Column from pyspark.sql.functions import upper df.a 输出结果: Column 8.2 选择并显示列数据 df.select(df.c).show() 8.3 可以传入DataFrame的某列对其进行计算 df.select(df.a + 1,df.b,df.c).show() 8.4 新增1...
pyspark.sql.Column DataFrame 的列表达. pyspark.sql.Row DataFrame的行数据 环境配置 os: Win 10 spark: spark-2.4.4-bin-hadoop2.7 python:python 3.7.4 java: jdk 1.8.0_221 从SparkSession 开始 Spark 2.20 以后 SparkSession 合并了 SQLContext 和 HiveContext, 同时支持Hive, 包括HIveSOL, Hive UDFs ...