我们可以使用.createOrReplaceTempView()方法将 DataFrame 注册为一个临时视图,然后通过 SQL 查询来执行过滤操作。 # 注册 DataFrame 为临时视图df.createOrReplaceTempView("people")# 使用 SQL 进行数据过滤sql_filtered_df=spark.sql("SELECT * FROM people WHERE Age < 30")# 显示过滤后的 DataFramesql_filtered...
how=None) 通过指定的表达式将两个DataFrame进行合并 (1.3版本新增) ### 参数: - other --- 被合并的DataFrame - on --- 要合并的列,由列名组成的list,一个表达式(字符串),或一个由列对象组成的list;如果为列名或列名组成的list,那么这些列必须在两个DataFrame中都存在. - how --- 字符串,默认为'inn...
show() # dataframe转json,转完是个rdd color_df.toJSON().first() 5、排序 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 # pandas的排序 df.sort_values(by='b') # spark排序 color_df.sort('color',ascending=False).show() # 多字段排序 color_df.filter(color_df['length']>=...
["age"]).show # 4.1.3.5 过滤操作 personDF.filter(personDF['age'] > 21).show() # 4.1.3.6 统计操作 personDF.groupBy("age").count().show() # 5-SQL操作 创建临时试图 # Creates a temporary view using the DataFrame personDF.createOrReplaceTempView("people") # 5.1.1 查看DataFrame中的...
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、--
dataframe apache-spark pyspark apache-spark-sql rdd 我有一个数据帧如下 |房产ID |位置|价格|卧室|浴室|尺寸|价格平方英尺|状态| 当我用卧室或浴室过滤它时,它给出了正确的答案 df = spark.read.csv('/FileStore/tables/realestate.txt', header=True, inferSchema=True, sep='|') df.filter(df....
DataFrame.createGlobalTempView 是 PySpark 中 DataFrame 对象的方法之一。它用于创建一个全局临时视图。具体来说,createGlobalTempView 方法将当前 DataFrame 对象注册为一个全局临时视图。全局临时视图是一个在整个 Spark 应用程序中可见的、命名的逻辑表,可以基于该视图执行 SQL 查询。这个方法的作用是将 DataFrame 转换...
使用col() 函数,你可以通过列名获取 DataFrame 中的列,并将其用作其他函数的参数或进行列之间的操作。以下是一些 col() 函数的常见用法示例:选择列: df.select(col("column_name")) 进行条件过滤: df.filter(col("column_name") > 5) 创建新列: df.withColumn("new_column", col("column1") + col(...
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_containsspark=SparkSession.builder.appName('SparkByExamples...
df = df.filter(isnan("a")) # 把a列里面数据为nan的筛选出来(Not a Number,非数字数据) SQL操作: DataFrame注册成SQL的表: df.createOrReplaceTempView("TBL1") 进行SQL查询(返回DataFrame): conf = SparkConf() ss = SparkSession.builder.appName("APP_NAME").config(conf=conf).getOrCreate() ...