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").
这将返回一个新的dataframe,其中按照column1进行分组,并计算column2的总和。 使用orderBy()方法对数据进行排序: 使用orderBy()方法对数据进行排序: 这将返回一个新的dataframe,其中的数据按照column1进行升序排序。 使用join()方法将多个dataframe进行连接: 使用join()方法将多个dataframe进行连接: 这将返回一个新的da...
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(...
在实际应用中,我们可能会遇到一些特殊情况,需要使用一些技巧来进行DataFrame切片操作。下面列举了一些常用的技巧和注意事项: 使用withColumn方法添加新列: df.withColumn("new_column",df["age"]*2).show() 1. 上述代码将在DataFrame中添加一个名为"new_column"的新列,该列的值为"age"列的两倍。 使用groupBy和a...
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 ...
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理,于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。 1、——–查——– — 1.1 行元素查询操作 — 像SQL那样打印列表前20元素 show函数内可用int类型指定要打印的行数: df.show() df.show(30) ...
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...
createDataFrame(empsalary_data, schema=["depName", "empNo", "name", "salary", "hobby"]) empsalary.show() 2、Spark Functions 在spark函数中,只有Aggregate Functions 能够和 Window Functions搭配使用 其他类别的函数不能应用于Spark Window中,例如下面的一个例子,使用了函数array_contains,(collection ...
功能:选择DataFrame中的指定列(通过传入参数进行指定) 语法: 可传递: ·可变参数的cols对象,cols对象可以是Column对象来指定列或者字符串列名来指定列 ·List[Column]对象或者List[str]对象, 用来选择多个列 网页链接 功能:过滤DataFrame内的数据,返回一个过滤后的DataFrame ...
功能:选择DataFrame中的指定列(通过传入参数进行指定) 语法: 可传递: ·可变参数的cols对象,cols对象可以是Column对象来指定列或者字符串列名来指定列 ·List[Column]对象或者List[str]对象, 用来选择多个列 网页链接 功能:过滤DataFrame内的数据,返回一个过滤后的DataFrame ...