在这里,我们使用了col函数引用列,并执行乘法操作来生成新的列Double_Age。 处理复杂数据 对于更复杂的数据处理需求,我们也可以应用自定义的函数。PySpark 允许用户定义 UDF(用户定义的函数),然后在 DataFrame 上进行应用。以下示例演示了如何定义一个简单的 UDF,用于将名字转换为大写。 定义和使用 UDF fromp
from pyspark.sql.functions import explode # 假设有一个名为df的DataFrame,包含名为map_col的Map类型列 # 使用explode()函数将map_col列分解为多行 exploded_df = df.select("*", explode("map_col").alias("key", "value")) # 可以进一步选择需要的列 selected_df = exploded_df.select("key", "va...
df4['ratio_percent'] = df4['ratio'].map(lambda x: '%.2f%%' % (x * 100)) 1. 2. 3. # apply:对DataFrame的多列进行操作 # 对每个元素进行以万元为单位进行展示 df4[['value(万元)', 'sum(万元)']] = df4[['value', 'sum']].apply(lambda x: x / 10000) 1. 2. 3. # 将销...
DataFrame支持两种风格进行编程,分别是: · DSL风格 · SQL风格 DSL语法风格DSL称之为:领域特定语言。 其实就是指DataFrame的特有API DSL风格意思就是以调用API的方式来处理Data 比如:df.where().limit() SQL…
如果想使用SQL风格的语法,需要将DataFrame注册成表,采用如下的方式: 网页链接 pyspark.sql.functions 包 PySpark提供了一个包: pyspark.sql.functions 这个包里面提供了 一系列的计算函数供SparkSQL使用 如何用呢? 导包 from pyspark.sql import functions as F ...
在上述代码中,我们首先定义了一个外部函数process_data,该函数接受一个常量值作为参数,并返回一个内部函数inner_function。内部函数inner_function引用了外部函数中的常量值,并对传入的数据进行处理。然后,我们定义了一个常量my_constant,并创建了一个SparkSession和DataFrame。接下来,我们使用map函数和闭包的方式,在PySpa...
示例二 from pyspark.sql import Row from pyspark.sql.functions import explode eDF = spark.createDataFrame([Row( a=1, intlist=[1, 2, 3], mapfield={"a": "b"})]) eDF.select(explode(eDF.intlist).alias("anInt")).show() +---+ |anInt| +---+ | 1| | 2| | 3| +---+ isin...
而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中。 1、union、unionAll、unionByName,row 合并(上下拼接) data_all = data_neg.unionByName(data_pos) 2、dataframe 样本抽样 data_all.sample(False, 0.5, 1000).count() ...
(6)withExtensions函数 withExtensions(scala.Function1<SparkSessionExtensions,scala.runtime.BoxedUnit> f) 这允许用户添加Analyzer rules, Optimizer rules, Planning Strategies 或者customized parser.这一函数我们是不常见的。 DF创建 (1)直接创建 # 直接创建Dataframedf = spark.createDataFrame([ ...
以下是一些常用的转换和行动操作：👍map()：对每个元素应用一个函数。🌟filter()：过滤数据集，只保留满足条件的元素。🚀flatMap()：将每个元素拆分成多个元素，并合并结果。⭕reduce()：对数据集中的元素进行聚合操作。👌collect()：将所有元素收集到驱动程序节点上。💡三、PySpark进阶操作😎1、DataFrame...