— 1.3 排序 — orderBy和sort:按指定字段排序,默认为升序 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 train.orderBy(train.Purchase.desc()).show(5)Output:+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+|User_ID|Product_ID|Gender|Age|Occupation|City_Category|Stay_...
show 展示dataframe 展示前n行数据到控制台,默认展示20行 df.show(1)+---+---+|age| name|+---+---+| 2|Alice|+---+---+only showing top 1 row sort 排序 按照指定列排序 from pyspark.sql.functions import desc, asc# 下面方式效果一致df.sort(desc('age')).show()df.sort("age", ascen...
在pySpark中,Order By和sort都是用于对数据进行排序的操作,但它们有一些区别。 Order By: 概念:Order By是一个DataFrame或Dataset的操作,用于按照指定的列对数据进行排序。 分类:Order By可以按照单个或多个列进行排序,可以指定升序(asc)或降序(desc)。 优势:Order By可以对大规模数据进行排序,并且支持复杂的排序...
DataFrame基础操作1、select()select函数选择DataFrame的一列或者多列,返回新的DataFrameimport pyspark from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com&…
这个代码片段将创建一个名为sales_df的 DataFrame,内容如下: 2. 使用开窗函数计算排名 接下来,假设我们想要计算每个区域内销售额的排名。我们可以使用rank()函数来实现这一点: # 定义窗口规范windowSpec=Window.partitionBy("Region").orderBy(F.col("Sales").desc())# 计算排名sales_ranked_df=sales_df.withC...
PySpark - DataFrame的基本操作 连接spark 1、添加数据 1.1、createDataFrame(): 创建空dataframe 1.2、createDataFrame() : 创建一个spark数据框 1.3、toDF() : 创建一个spark数据框 1.4、withColumn(): 新增数据列 2、修改数据 2.1、withColumn(): 修改原有数据框中某一列的值(统一修改) ...
length.desc(), color_df.color.asc()).show() # orderBy也是排序,返回的Row对象列表 color_df.orderBy('length','color').take(4) 11. 缺失值 # 1.生成测试数据 import numpy as np import pandas as pd df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,5),columns=['a','b','c','d','e'])\ .apply...
color_df.sort(color_df.length.desc(),color_df.color.asc()) .show() (4)orderBy排序 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 = df.select('id', F.explode('count')) \ .withColumn('rn', F.expr('row_number() over (partition by id order by value desc)')) \ .filter('rn <= 4') \ .groupBy('id') \ .agg(F.map_from_entries(F.collect_list(F.struct('key', 'value'))) df.show(truncate=False) 本...
filter【类似pandas中dataframe的采用列名来筛选功能】 sparkDF.filter ( sparkDF['value'] == 100 ).show():将value这一列值为100的行筛选出来 Top~~ 5、计算不重复值以及统计dataframe的行数 distinct()函数:将重复值去除 sparkDF.count():统计dataframe中有多少行 ...