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...
### 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. ...
+- 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)...
from pyspark.sql.functionsimportisnull 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 复制 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 复制 df.describe().show() 以及查询类型,之前是type,现在是df....
results=res.rdd\.map(lambdaword:(word[0].replace(u"(",u"(").replace(u")",u")"),word[1],word[2]))\.filter(lambdaword:word[0]incompanys_list)\.map(lambdaword:(companys_dic.get(word[0],word[0]),word[1],word[2]))\.filter(lambdaword:word[1]!=Noneandword[1]!=u'None')...
filter【类似pandas中dataframe的采用列名来筛选功能】 sparkDF.filter ( sparkDF['value'] == 100 ).show():将value这一列值为100的行筛选出来 Top~~ 5、计算不重复值以及统计dataframe的行数 distinct()函数:将重复值去除 sparkDF.count():统计dataframe中有多少行 ...
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。 最后,...
(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...
# subset:指定用于去重的列,列字符串或列list# keep: first代表去重后保存第一次出现的行# inplace: 是否在原有的dataframe基础上修改df.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) 聚合 pyspark df.groupBy('group_name_c2').agg(F.UserDefinedFunction(lambdaobj:'|'.join(obj))(F.collect...
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...