25, "F"), ("Bob", 30, "M"), ("Charlie", 35, "M")] df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "gender"]) # 删除指定列 new_df = df.drop("age", "gender") # 打印新的DataFrame结构 new_df.printSchema()
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.select(*numeric_columns) return df # 使用示例 df = spark.createDataFrame...
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。
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: # 查看删除列后的DataFramedf.show() 1. 2. 4. 完整示例代码 下面...
df.filter(col("column_name") > 5) 创建新列: df.withColumn("new_column", col("column1") + col("column2")) 嵌套函数调用: df.withColumn("new_column", sqrt(col("column1"))) 通过使用 col() 函数,你可以对 DataFrame 的列执行各种转换和操作,例如选择、过滤、计算等。它提供了一种方便的方...
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...
在PySpark中,DataFrame的去重操作可以通过dropDuplicates()方法实现。下面是实现去重的详细步骤。 DataFrame+dropDuplicates(column_list) 二、详细步骤 步骤1:创建SparkSession对象 首先需要创建一个SparkSession对象,用于操作Spark应用程序。可以通过pyspark.sql.SparkSession来创建。
df4.drop("CopiedColumn").show(truncate=False) 4、where() & filter() where和filter函数是相同的操作,对DataFrame的列元素进行筛选。 importpysparkfrompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.typesimportStructType,StructField,StringType,IntegerType,ArrayTypefrompyspark.sql.functionsimportcol,array_contains...
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...
DataFrame通常除数据外还包含一些元数据。例如,列名和行名。 我们可以说DataFrames是二维数据结构,类似于SQL表或电子表格。 DataFrames用于处理大量结构化和半结构化数据 连接本地spark frompyspark.sqlimportSparkSession spark = SparkSession \ .builder \