如果想选中多列,可以这么写 df=df.select(*selected_list) 同样如果是删除的话,把select换为drop就行了。 pyspark的dataframe使用聚合操作和pandas的比较像,如下的格式: df2=df1.groupby('列名1','列名2').agg(count(df1.列1).alias('新列名'),sum(df1.列2).alias('新列名'),sum(df1.列3).alias('...
df2.select("name.firstname","name.lastname").show(truncate=False) 访问嵌套列所有元素 df2.select("name.*").show(truncate=False) 2、collect() collect将收集DataFrame的所有元素,因此,此操作需要在较小的数据集上操作,如果DataFrame很大,使用collect可能会造成内存溢出。 df2.collect() 3、withColumn() ...
df.select(df.name, (df.age + 10).alias('age')).show()+---+---+| name|age|+---+---+|Alice| 12|| Bob| 15|+---+---+ selectExpr 查询 接受sql表达式并执行 df = spark.createDataFrame([ (2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=["age", "name"])df.show()+---+---+|...
为了解决上述问题,从Spark 2.x开始,RDD被降级为低层的API,并提供了高层的结构化数据抽象:DataFrame和Dataset(Pyspark仅支持DataFrame)。DataFrame和Dataset都是基于RDD创建的。 DataFrame类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame与 RDD的主要区别在于:前者带有schema 元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有...
上面的dataframe中有重复的行,需要找出来,并且删除掉。 AI检测代码解析 # 查看去重前后的行数是否发生变化 print('Count of distinct rows:',df.distinct().count()) print('Count of rows:',df.count()) 1. 2. 3. AI检测代码解析 ...
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('probability')) ...
alias( "cv") person_vector_df = cv_df.join( pv_df, col("pv.id") == col("cv.id"), "left" ) person_df = person_vector_df.select("pv.id", "pv.person_info_vector", "cv.person_behavior_vector").where( col("id").isNotNull()) 这里是标准的spark dataframe的join操作。 我们...
在PySpark 中,您可以使用 Pandas 的 DataFrame 显示数据 toPandas 。 df.toPandas 检查类是完全平衡的! df.groupby('Outcome').count.toPandas 描述性统计numeric_features = [t[0]fortindf.dtypesift[1] =='int'] df.select(numeric_features)\
在PySpark 中,您可以使用 Pandas 的 DataFrame 显示数据 toPandas 。 df.toPandas 检查类是完全平衡的! df.groupby('Outcome').count.toPandas 描述性统计numeric_features = [t[0]fortindf.dtypesift[1] =='int'] df.select(numeric_features)\
alias(alias) 根据alias别名的设定返回一个新的DataFrame >>>frompyspark.sql.functionsimport* >>> df_as1 = df.alias("df_as1")>>> df_as2 = df.alias("df_as2")>>> joined_df = df_as1.join(df_as2, col("df_as1.name") == col("df_as2.name"),'inner')>>> joined_df.select("df...