PYSPARK DataFrame 操作 .na 在PySpark 中,DataFrame 的 .na 属性用于处理缺失值(NaN、null 或空值)。.na 属性提供了一组方法来处理和操作缺失值。以下是一些常用的方法: 1.drop() 删除包含任何缺失值的行 df.na.drop() 2.drop(subset) 删除指定列中包含缺失值的行。 df.na.drop(subset=["col1", "col...
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...
|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: +---+---+---+ |Catego...
这里使用了filter函数和isNull函数来筛选出空列。 动态填充空列: 代码语言:txt 复制 for column in null_columns: df = df.withColumn(column, col("default_value")) 这里使用了withColumn函数来添加新列,并使用col函数指定默认值。 显示填充后的dataframe: 代码语言:txt 复制 df.show() 以上是使用pyspark在dat...
使用PySpark DataFrame 的.filter()方法可以轻松地对数据进行过滤。该方法接受布尔条件,并返回匹配条件的数据。 示例1:基本过滤 下面的示例展示了如何过滤出年龄大于 30 的用户。 # 过滤年龄大于 30 的用户filtered_df=df.filter(df.Age>30)# 显示过滤后的 DataFramefiltered_df.show() ...
DataFrame+show()+fillna()+select()+filter() 空值替换步骤 在PySpark 中替换空值的步骤大致如下: 创建Spark 会话:初始化 Spark。 读取数据:通过适当的文件格式读取数据。 显示原始数据:检查数据的初始状态。 使用fillna()替换空值:选择需要替换的列,并指定替换的值。
6.1 distinct:返回一个不包含重复记录的DataFrame 6.2 dropDuplicates:根据指定字段去重 --- 7、 格式转换 --- pandas-spark.dataframe互转 转化为RDD --- 8、SQL操作 --- --- 9、读写csv --- 延伸一:去除两个表重复的内容 参考文献 1、--
join()操作接受如下参数并返回DataFrame。 参数other:连接的右侧 参数on:连接列名称的字符串 参数如何:默认inner。必须是inner,cross,outer,full,full_outer,left,left_outer,right,right_outer,left_semi, 和之一left_anti。 您还可以通过在 DataFrame 上添加where()和filter()方法来编写 Join 表达式,并且可以在多...
DataFrame[a: bigint, b: double, c: string, d: date, e: timestamp] 从Pandas DataFrame创建 pandas_df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3],'b': [2., 3., 4.],'c': ['string1', 'string2', 'string3'],'d': [date(2000, 1, 1), date(2000, 2, 1), date(2000, 3, 1)]...
过滤筛选 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(&#