下面是一个示例代码: frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportlength# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("StringFilter").getOrCreate()# 读取数据data=[("Alice",),("Bob",),("Charlie",),("David",)]df=spark.createDataFrame(data,["name"])# 计算姓名长度df=d...
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...
show() # dataframe转json,转完是个rdd color_df.toJSON().first() 5、排序 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # pandas的排序 df.sort_values(by='b') # spark排序 color_df.sort('color',ascending=False).show() # 多字段排序 color_df.filter(color_df['length']>=4)\ ....
# filter data by pass a string temp1 = data.filter("col > 1000") # filter data by pass a column of boolean value temp2 = data.filter(data.col > 1000) (3)选择数据 # select based on column name temp1 = data.select("col1","col2") temp1 = data.select("col1*100 as newCol1")...
# dataframe转json,和pandas很像啊 color_df.toJSON().first() 10. 排序 # pandas的排序 df.sort_values(by='b') # spark排序 color_df.sort('color',ascending=False).show() # 多字段排序 color_df.filter(color_df['length']>=4)\ .sort('length', 'color', ascending=False).show() # 混合...
df.filter(df.Species == 'virginica').show(4)#也可以用fileter方法筛选 spark.sql("select * from Iris where Species='virginica'").show(4)#sql筛选 ###多字段排序 spark.sql("select * from Iris order by `Sepal.Length` asc ").show(4)#升序 spark.sql("select * from Iris order by `Sepa...
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、--
df = spark.createDataFrame([{'name':'Alice','age':1}, {'name':'Polo','age':1}]) (3)指定schema创建 schema = StructType([ StructField("id", LongType(),True), StructField("name", StringType(),True), StructField("age", LongType(),True), ...
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)]...
string object boolean bool date object dtype: object Pandas-on-Spark vs Spark 函数 在Spark 中的 DataFrame 及其在 Pandas-on-Spark 中的最常用函数。注意,Pandas-on-Spark 和 Pandas 在语法上的唯一区别就是import pyspark.pandas as ps一行。