df = spark.createDataFrame( [("ABCDE_XYZ","XYZ","FGH")], ("col1","col2","col3") ) df.withColumn("new_column", expr("regexp_replace(col1, col2, col3)") .alias("replaced_value") ).show()#+---+---+---+---+#| col1|col2|col3|new_column|#+---+---+---+---...
spark=SparkSession.builder \.appName("Max Column Name Example")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 3. 初始化 DataFrame 为了方便演示,我们可以创建一个简单的 DataFrame。假设我们有不同产品的销售数据。 data=[("ProductA",100,200,150),("ProductB",300,250,400),("ProductC",200,100,250)]columns=["...
#Replace column with another column frompyspark.sql.functionsimportexpr df=spark.createDataFrame([("ABCDE_XYZ","XYZ","FGH")], ("col1","col2","col3")) df.withColumn("new_column", expr("regexp_replace(col1, col2, col3)") .alias("replaced_value") ).show() #Overlay frompyspark.sq...
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", "col2"]) 3.fill(value,subset...
# 读取数据文件创建DataFrame df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True) # 选择需要的列,并将结果赋给变量 column_values = df.select("column_name").collect() # 打印变量的值 for value in column_values: print(value[0]) ...
df = spark.createDataFrame(address,["id","address","state"])df.show()2.Use Regular expression to replace String Column Value #Replace part of string with another string from pyspark.sql.functions import regexp_replace df.withColumn('address', regexp_replace('address', 'Rd', 'Road')) \ ...
from pyspark.sql.functions import isnan,when,count,col null_dict = dict() for column in df.columns: print(column) value = df.select(column).withColumn('isNull_c',F.col(column).isNull()).where('isNull_c = True').count() null_dict[column] = value 6. pyspark dataframe value_counts...
spark dataframe是immutable, 因此每次返回的都是一个新的dataframe (1)列操作 # add a new column data = data.withColumn("newCol",df.oldCol+1) # replace the old column data = data.withColumn("oldCol",newCol) # rename the column data.withColumnRenamed("oldName","newName") ...
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、--
在上述代码中,我们首先使用 groupBy 对 DataFrame 进行分组,按照 “groupColumn” 列的值进行分组。然后,通过 agg 函数对每个组进行聚合操作,使用 collect_list 函数来收集 “valueColumn” 列的值到一个列表中。最后,使用 alias 方法给聚合结果的列表列起名为 “listValues”,并通过 show 方法展示聚合结果。使用col...