map() 对RDD的每一个item都执行同一个操作 flatMap() 对RDD中的item执行同一个操作以后得到一个list,然后以平铺的方式把这些list里所有的结果组成新的list filter() 筛选出来满足条件的item distinct() 对RDD中的item去重 sample() 从RDD中的item中采样一部分出来,有放回或者无放回 sortBy() 对RDD中的item...
接下来,使用filter()方法过滤掉包含要删除的列表的行。可以使用lambda表达式来定义过滤条件。 代码语言:txt 复制 filtered_rdd = rdd.filter(lambda row: row['column_name'] not in list_to_remove) 在上面的代码中,column_name是DataFrame中包含要删除的列表的列的名称,list_to_remove是要删除的列表。
### join(other, on=None, 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. ...
import pandas as pd from pyspark.sql import SparkSession colors = ['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() 7.RDD与Data...
+- BroadcastExchange HashedRelationBroadcastMode(List(input[1, string, false]),false), [plan_id=1946] +- Filter isnotnull(name#1645) +- Scan ExistingRDD[height#1644L,name#1645] intersect 获取交集(去重) df1 = spark.createDataFrame([("a", 1), ("a", 1), ("b", 3), ("c", 4)...
df=df.filter(isnull("col_a")) 输出list类型,list中每个元素是Row类: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 list=df.collect() 注:此方法将所有数据全部导入到本地,返回一个Array对象 查询概况 代码语言:javascript 代码运行次数:0
使用默认存储级别(MEMORY_AND_DISK)持久保存DataFrame; sdf.cahce() 列操作 选择、切片、删除、筛选、排序、增加字段、填充空值; # 创建一个别名 df=sdf.alias('Iris1') # 表头有特殊字符需用反引号``转义 df.select('Species', '`Sepal.Width`') ...
您可以看到,在原始数据中,包含单词normal的行数超过了 970,000 行。要使用filter函数,我们提供了一个lambda函数,并使用一个整合函数,比如counts,来强制 Spark 计算和计算底层 DataFrame 中的数据。 对于第二个例子,我们将使用 map。由于我们下载了 KDD 杯数据,我们知道它是一个逗号分隔的值文件,因此,我们很容易做...
(6)filter运行类SQL color_df.filter("color='green'").show() color_df.filter("color like 'b%'").show() (7)where方法的SQL color_df.where("color like '%yellow%'").show() (8)直接使用SQL语法 # 首先dataframe注册为临时表,然后执行SQL查询color_df.createOrReplaceTempView("color...
PySpark DataFrame能够通过pyspark.sql.SparkSession.createDataFrame创建,通常通过传递列表(list)、元组(tuples)和字典(dictionaries)的列表和pyspark.sql.Rows,Pandas DataFrame,由此类列表组成的RDD转换。pyspark.sql.SparkSession.createDataFrame接收schema参数指定DataFrame的架构(优化可加速)。省略时,PySpark通过从数据中提取...