所以基本上代码应该如下所示: df = spark.createDataFrame(["c:\somepath","d:\somepath","c:\part1\part2\part3\something1","c:\part1\part2\part3\something2"], "string").toDF("file_path") path_filter = "NOT (file_path like 'c:\part1\part2\part3\%')" df_filtered = df.filter...
data = [("John",), ("Jane",), ("Mike",), ("Mark",)] df = spark.createDataFrame(data, ["name"]) # 使用LIKE操作符进行模式匹配 result = df.filter(df.name.like("%Jo%")) # 显示匹配的结果 result.show() 在上述示例中,我们创建了一个包含名字的DataFrame,并使用LIKE操作符过滤...
这里是标准的spark dataframe的join操作。 我们假设做的是一个二分类问题,到目前为止,我们还没有分类字段,为了简单起见我随机填充了分类,利用前面的办法,自定义一个UDF函数,添加了一个like_or_not_like 列。最后返回df的时候,过滤掉去胳膊少腿的行。 代码语言:javascript 复制 deflike_or_not_like():return[0,...
df = spark.createDataFrame( [(2, "Alice"), (5, "Bob")], ["age", "name"])df.filter(df.name.rlike('ice$')).collect()[Row(age=2, name='Alice')] isNotNull 列不为控制 df = spark.createDataFrame([Row(name='Tom', height=80), Row(name='Alice', height=None)])df.filter(df...
这里是标准的spark dataframe的join操作。 我们假设做的是一个二分类问题,到目前为止,我们还没有分类字段,为了简单起见我随机填充了分类,利用前面的办法,自定义一个UDF函数,添加了一个like_or_not_like 列。最后返回df的时候,过滤掉去胳膊少腿的行。
什么是DataFrame? DataFrames通常是指本质上是表格形式的数据结构。它代表行,每个行都包含许多观察值。行可以具有多种数据格式(异构),而列可以具有相同数据类型(异构)的数据。DataFrame通常除数据外还包含一些元数据。例如,列名和行名。我们可以说DataFrames是二维数据结构,类似于SQL表或电子表格。DataFrames用于处理大量...
使用createDataFrame构建DataFrame createDataFrame()可以将像List型的数据转变为DataFrame,也可以将RDD转化成DataFrame。 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import * import pandas as pd from pyspark.sql import Row from datetime import datetime, date ...
DataFrame通常除数据外还包含一些元数据。例如,列名和行名。 我们可以说DataFrames是二维数据结构,类似于SQL表或电子表格。 DataFrames用于处理大量结构化和半结构化数据 连接本地spark frompyspark.sqlimportSparkSession spark = SparkSession \ .builder \
My first post here, so please let me know if I'm not following protocol. I have written a pyspark.sql query as shown below. I would like the query results to be sent to a textfile but I get the error: AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'saveAsTextFile' ...
# 替换pyspark dataframe中的任何值,而无需选择特定列 df = df.replace('?',None) df = df.replace('ckd \t','ckd') 1. 2. 3. (2)functions 部分替换 # 只替换特定列中的值,则不能使用replace.而使用pyspark.sql.functions # 用classck的notckd替换no import pyspark.sql.functions as F df ...