AI检测代码解析 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=df.with...
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)\ ....
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...
您可以看到,在原始数据中,包含单词normal的行数超过了 970,000 行。要使用filter函数,我们提供了一个lambda函数,并使用一个整合函数,比如counts,来强制 Spark 计算和计算底层 DataFrame 中的数据。 对于第二个例子,我们将使用 map。由于我们下载了 KDD 杯数据,我们知道它是一个逗号分隔的值文件,因此,我们很容易做...
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、--
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...
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), ...
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...
4、where() & filter() where和filter函数是相同的操作,对DataFrame的列元素进行筛选。 import pyspark from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StructType,StructField, StringType, IntegerType, ArrayType from pyspark.sql.functions import col,array_contains spark = SparkSession.bui...
# 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") ...