# Series.map:针对列元素进行操作,处理完之后还是返回一个Series # 将销售额占比格式化成百分数并保留两位小数 df4['ratio_percent'] = df4['ratio'].map(lambda x: '%.2f%%' % (x * 100)) # 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...
data_all = data_neg.unionByName(data_pos) 2、dataframe 样本抽样 data_all.sample(False, 0.5, 1000).count() 3、条件过滤 data_all.filter("label >= 1").count() 4、注册为临时表,再使用spark.sql 对dataframe进行操作 res = predictions.select("user_log_acct", split_udf('probability').alias(...
data_all = data_neg.unionByName(data_pos) 2、dataframe 样本抽样 data_all.sample(False, 0.5, 1000).count() 3、条件过滤 data_all.filter("label >= 1").count() 4、注册为临时表,再使用spark.sql 对dataframe进行操作 res = predictions.select("user_log_acct", split_udf('probability').alias(...
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...
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([ ...
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...
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([(1,144.5,5.9,33,'M'),(2,167.2,5.4,45...
创建不输入schema格式的DataFrame from datetime import datetime, dateimport pandas as pdfrom pyspark.sql import Rowdf = spark.createDataFrame([Row(a=1, b=2., c='string1', d=date(2000, 1, 1), e=datetime(2000, 1, 1, 12, 0)),Row(a=2, b=3., c='string2', d=date(2000, 2, ...
笔者最近在尝试使用PySpark,发现pyspark.dataframe跟pandas很像,但是数据操作的功能并不强大。由于,pyspark环境非自建,别家工程师也不让改,导致本来想pyspark环境跑一个随机森林,用《Comprehensive Introduction to Apache Spark, RDDs ...
TypeError: Invalid argument, not a string or column: <bound method alias of Column<b'resource'>> of type <class 'method'>. For column literals, use 'lit', 'array', 'struct' or 'create_map' function. 我认为根本原因可能是“name”是一个保留字。如果是这样的话,我该怎么做呢?