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...
PySpark DataFrame的基本使用：创建DataFrame：可以从RDD、列表、字典或外部数据源创建DataFrame。查看数据：使用show方法显示DataFrame的内容。使用printSchema方法打印架构信息。基本操作：选择列：使用select方法。过滤数据：使用filter方法。添加新列：使用withColumn方法。分组和聚合：使用groupBy和agg方法。SQL查询...
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...
### 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(~)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 ...
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...
python dataframe apache-spark pyspark apache-spark-sql 我尝试在一个PySpark数据帧中迭代行,并使用每行中的值对第二个PySpark数据帧执行操作(filter,select),然后绑定所有结果。也许这是最好的例证: DF1 id name which_col 1 John col1 2 Jane col3 3 Bob col2 4 Barb col1 DF2 name col1 col2 col...
df1.filter(col('id').isin(df2.select('id'))) 这是错误消息, /opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.3-1.cdh7.1.3.p0.4992530/lib/spark/python/pyspark/sql/column.py in isin(self, *cols) 441 if len(cols) == 1 and isinstance(cols[0], (list, set)): ...
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()) =...