创建SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建DataFrame data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)] df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"]) # 检查Age列的值是否在给定的一组值中 result = df.filter(col("Age").isin([25, 30])) result....
df.filter( df.age.isin([1,2,3])).show()+---+---+|age| name|+---+---+| 2|Alice|+---+---+ when 与 otherwise 配合使用 如果未调用Column.otherwise(),则对于不匹配的条件将返回None df = spark.createDataFrame( [(2, "Alice"), (5, "Bob")], ["age", "name"])df.show()+...
df=spark.createDataFrame(data=[[],[]],shema=column_name) #dataframe.filter(condition)这里进行筛选,很类似于pandas里的DataFrame(df["col_name"]><=等等) isin startswith,contains,like等等,这边进行筛选的方式其实有很多,自己看着用。 df_filtered=df.filter(df["col_name"]>|< |== |contains()| in...
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(df2) 10. 存在内存中/取消存在内存中 df.persist() df.unpersist() 11. 打印出datafram...
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 from datetime import datetime, date ...
filter运行类SQL color_df.filter("color='green'").show() color_df.filter("color like 'b%'").show() where方法的SQL color_df.where("color like '%yellow%'").show() 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_df") spark.sql("selec...
在pyspark中支持了用filter/where等方法进行数据筛选与过滤的操作(这样的操作在习惯用pandas后未免会觉得有点冗余). from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.bulider.appName('test').master('local[2]').getOrCreate() df = spark.read.csv('D:/tips.csv', header=True) df = df.filt...
(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...
df(pyspark Dataframe): 从Sparkify中提取数据 Return: 预处理 pyspark dataframe """ w = Window.partitionBy(df.userId).orderBy(df.ts) w_uid = Window.partitionBy(df.userId) preprocessed_df = (df .filter(F.col('userId')!='')#过滤掉的过客 ...
dataframe.select("title",when(dataframe.title != 'ODD HOURS', 1).otherwise(0)).show(10) 展示特定条件下的10行数据 在第二个例子中,应用“isin”操作而不是“when”,它也可用于定义一些针对行的条件。 # Show rows with specified authors if in the given options ...