我们可以使用.createOrReplaceTempView()方法将 DataFrame 注册为一个临时视图,然后通过 SQL 查询来执行过滤操作。 # 注册 DataFrame 为临时视图df.createOrReplaceTempView("people")# 使用 SQL 进行数据过滤sql_filtered_df=spark.sql("SELECT * FROM people WHERE Age < 30")# 显示过滤后的 DataFramesql_filtered...
### 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. ...
filter(regex='e$') mouse 1 Name: one, dtype: int64>>> # select rows containing 'bbi' >>> df.one.filter(like='bbi') rabbit 4 Name: one, dtype: int64相關用法 Python pyspark DataFrame.filter用法及代碼示例 Python pyspark DataFrame.fillna用法及代碼示例 Python pyspark DataFrame.first用法及...
filter(~)方法是where(~)方法的别名。 参数 1.condition|Column或string 布尔掩码 (Column) 或 SQL 字符串表达式。 返回值 一个新的 PySpark 数据帧。 例子 考虑以下PySpark DataFrame: df = spark.createDataFrame([["Alex",20], ["Bob",30], ["Cathy",40]], ["name","age"]) df.show() +---...
dataframe=spark.createDataFrame(data,columns) # show dataframe dataframe.show() 输出: 方法一:使用Filter() filter():它是一个根据SQL表达式或条件过滤列/行的函数。 语法:Dataframe.filter(Condition) where条件可以给定Logcal表达式/sql表达式 示例1:过滤单个条件 ...
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...
如何在pyspark中创建dataframe？spark运行在Java8/11、Scala2.12、Python2.7+/3.4+和R3.1+上。从...
根据dataframe创建或者替代一个临时视图 这个视图的生命周期是由创建这个dataframe的SparkSession决定的 >>> df.createOrReplaceTempView("people")>>> df2 = df.filter(df.age > 3)>>> df2.createOrReplaceTempView("people")>>> df3 = spark.sql("select * from people")>>> sorted(df3.collect()) =...
fit(df.filter(col('cluster') == cluster)) print("Finished %g cluster in %g ms" % (cluster, time() - t1)) return cluster_models # This utility function helps to get predictions/probabilities for the new data and return them into one dataframe def getProbabilities(df, probCol, cluster_...
Since spark operates lazily, we need to cache the dataframe once we get the data if we need to perform stuff on it. E.g. df=storage.get(since,until,hours_filter).filter(...).select(...) .cache()# after filters# then:printdf.count()# if we do not cache the data will be fetch...