data = [("apple",), ("banana",), ("orange",)] df = spark.createDataFrame(data, ["fruit"]) 使用filter函数和like方法进行子字符串匹配: 代码语言:txt 复制 result = df.filter(col("fruit").like("%app%")) 上述代码中,like方法的参数使用了通配符%来表示任意字符。这样,result数据帧将只...
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...
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") spark....
1 创建dataframe 1.1 读取文件创建 logFilePath:这是我自定义的一个参数,为文件路径encoding:文件编码格式,默认为utf-8header:是否...
传入筛选条件表达式,得到DataFrame类型的返回结果。 DataFrame.filter() df.filter(df.a == 1).show() df.filter("a > 1 and e like '2000-01-03%'").show() 10,数据分组 PySpark 可以按特定条件对数据进行分组 10.1 创建测试Dataframe df = spark.createDataFrame([ ...
# 6.filter运行类SQLcolor_df.filter("color='green'").show()color_df.filter("color like 'b%'").show() # 7.where方法的SQLcolor_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")spark....
df.filter("Name like '%Mrs%'").show() 6.7 sql方式选择 # 首先dataframe注册为临时表,然后执行SQL查询 df.createOrReplaceTempView('df_sql') spark.sql('select Name,Age,Sex from df_sql where Age>30 and Age<35').show() 7. 删除某行 ...
rlike 正则匹配 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...
4.1、将dataframe转为字典 4.2、将dataframe的某一列转化为list 4.3、过滤数据 : filter和where方法的效果相同 4.4、对null或者NaN数据进行过滤 4.5、between(): 查询数据是否在某个区间 5、删除数据 5.1、drop(): 删除某一列 5.2、na.drop() 或 dropna(): 删除任何包含na的行 ...
(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...