3.1.7、取别名: dataframe.column.alias('new_col_name') 3.1.8、查询数据框中某列为null的行 3.1.9、输出list类型,list中每个元素是Row类: 3.1.10、describe() 和 summary(): 查看数据框中数值型列的统计情况(stddev是标准差的意思) 3.1.11、distinct() 和 dropDuplicates(): 去重操作 3.1.12、sample(...
SparkSession.builder \ .appName("Hive DataFrame Sort Example") \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() # 读取 Hive 表 df = spark.sql("SELECT * FROM your_hive_table") # 按两列排序 sorted_df = df.orderBy(col("column1").asc(), col("column2").desc()) # 显示结果 sorted_...
"group", F.sum(F.when(F.col("manufacturer") == "Factory", 1)).over(Window.orderBy("row_id")) ).withColumn( "product_id", F.when( F.col("product_id") == 0, F.first("product_id", ignorenulls=True).over(Window.partitionBy("group").orderBy("row_id")) ).otherwise(F.col(...
color_df.orderBy('length','color').show() toDF toDF(*cols) Parameters: cols –listof new column names (string)# 返回具有新指定列名的DataFramedf.toDF('f1','f2') DF与RDD互换 rdd_df = df.rdd# DF转RDDdf = rdd_df.toDF()# RDD转DF DF和Pandas互换 pandas_df = spark_df.toPandas() ...
df=spark.createDataFrame(data,['Name','age']) dt=df.toPandas() print(dt) 1. 2. 3. 4. 其结果如下: 2. 转化操作 在具体介绍转化操作之前,需要说明以下几点: Spark DataFrame中的转化操作方法中的字段名参数的数据类型一般为:String类型及Column对象,或者这两种对象组成的List对象。当方法能同时接收多个...
df4.drop("CopiedColumn").show(truncate=False) 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...
orderBy: DataFrame的API, 进行排序, 参数1是被排序的列, 参数2是 升序(True) 或 降序 False 5. first: DataFrame的API, 取出DF的第一行数据, 返回值结果是Row对象. # Row对象 就是一个数组, 你可以通过row['列名'] 来取出当前行中, 某一列的具体数值. 返回值不再是DF 或者GroupedData 或者Column而是...
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、--
我们可以利用drop函数从数据帧中删除任何列。如果我们想从 dataframe 中删除 mobile列,我们可以将它作为一个参数传递给drop函数。 [In]: df_new=df.drop('mobile') [In]: df_new.show() [Out]: 写入数据 一旦我们完成了处理步骤,我们就可以以所需的格式将干净的数据帧写入所需的位置(本地/云)。
PySpark DataFrame基础操作主要包括以下几点：选择指定嵌套列元素和访问嵌套列所有元素：在PySpark中，可以使用点操作符或方括号语法来选择嵌套在结构体类型列中的指定元素。访问嵌套列的所有元素通常需要使用explode函数将数组或结构体类型的列展开为行。使用collect函数收集DataFrame的所有元素：collect函数会将...