+- 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)], ["C1", "C2"])PyDev console: starting.df2 = spark.createDataFrame([("a", 1), ("a", 1),...
在pyspark中,可以使用filter函数从DataFrame列中选择不同的非空值。 首先,我们需要创建一个示例DataFrame: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建示例DataFrame data = [("Al...
isNotNull(), f.col(需要拼接的字段2)).otherwise(f.lit(" "))) 8. 过滤、选择 df.filter("列名1 = 列名2") df.filter(df.列名 != 'null') df.select("列名1","列名2") select_list = ['A','B','C','D','E','F'] df.select(*select_list) 9. dataframe上下拼接 df1.unionALL(...
DataFrame在进行checkpoint操作时,默认参数eager=True,会立刻进行一次count的action,这样就完成了DataFrame数据的获取,然后返回一个新的DataFrame,以此清理掉了前序依赖,降低DAG和physicalPlan复杂度。 持久化数据原因——lazy evaluation# Spark框架有惰性评估(lazy evaluation)性质,也称懒执行性质,懒执行就是等到绝对需要时...
df = spark.createDataFrame( [(2, "Alice"), (5, "Bob")], ["age", "name"])df.filter(df.name.rlike('ice$')).collect()[Row(age=2, name='Alice')] isNotNull 列不为控制 df = spark.createDataFrame([Row(name='Tom', height=80), Row(name='Alice', height=None)])df.filter(df...
但这就产生了错误TypeError: filter() takes 2 positional arguments but 3 were given。 有人能告诉我怎么做吗? 本站已为你智能检索到如下内容,以供参考: 1、使用嵌套元组对列应用多个筛选器2、PySpark在筛选器中使用OR运算符3、嵌套筛选器不是wokring4、Spark Dataframe-将嵌套列合并为一个 ...
|Category C|3 |null | +---+---+---+ 3、使用type.BooleanType列对象来过滤 如果在DataFrame中存在有boolean列,则可以直接将其作为条件传入 df.filter(df['Value'].isNull()).show(truncate=False) df.where(df.Value.isNotNull()).show(truncate=False) 输出结果如下:...
2.2 构造DataFrame 使用createDataFrame构建DataFrame createDataFrame()可以将像List型的数据转变为DataFrame,也可以将RDD转化成DataFrame。 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import * import pandas as pd from pyspark.sql import Row ...
(2)isNotNull # 如果当前表达式不为空,则为true from pyspark.sql import Row df = spark.createDataFrame([Row(name='Tom', height=80), Row(name='Alice', height=None)]) df.filter(df.height.isNotNull()).collect() # [Row(height=80, name='Tom')] 1. 2. 3. 4. 5. (3)isN...
(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...