选择特定列:使用select()方法。 示例代码 下面是一个代码示例,演示如何选择 DataFrame 中的特定列: frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Select Columns Example")\.getOrCreate()# 创建一个样本 DataFramedata=[("Alice",34),("Bob",45),("Cathy",29)...
1,"F"),("Bob",2,"M"),("Cathy",3,"F"),("David",4,"M")]columns=["Name","ID","Gender"]df=spark.createDataFrame(data,columns)# 选择第二列second_column=df.select(df.columns[1])# 显示结果second
在PySpark中,DataFrame是一种分布式数据集合,类似于传统数据库中的表格。要从DataFrame中选择多列并将其转换为Python列表,你可以使用以下步骤: 选择多列:使用select方法选择你感兴趣的列。 转换为RDD:将DataFrame转换为RDD(弹性分布式数据集)。 映射到列表:使用map操作将每一行转换为你想要的格式,并收集到一...
withColumns()在PySpark 中,df.withColumn() 方法用于创建一个新的 DataFrame,并添加新的列或替换现有的列。它的语法如下: df.withColumn(colName, col) 其中:colName:要添加或替换的列的名称。col:使用函数、表达式或已存在的列生成的新列。withColumn() 方法允许你对现有 DataFrame 进行变换操作,例如添加新的...
createDataFrame(data = data, schema = columns) df.show(truncate=False) 选择单列 df.select("firstname").show() 选择多列 df.select("firstname","lastname").show() 嵌套列的选择 data = [ (("James",None,"Smith"),"OH","M"), (("Anna","Rose",""),"NY","F"), (("Julia","",...
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、--
PySpark DataFrame选择某几行 1、collect(): print(dataframe.collect()[index]) 2、dataframe.first() 3、dataframe.head(num_rows)、dataframe.tail(num_rows),head、tail配合使用可以取得中间指定位置的行 4、dataframe.select([columns]).collect()[index]...
columns) # 打印dataframe的详细信息 df.describe().show() 2-type/head/select/withColumn/withColumnRenamed/使用sql语句 from pyspark.sql import SparkSession # 创建spark会话(连接) spark = SparkSession.builder.appName('Basics').getOrCreate() # 获取people.json里的数据 # option("multiline","true"...
sparkDF.columns:将列名打印出来 3、选择列 【select函数,原pandas中没有】 sparkDF.select(‘列名1‘,‘列名2‘).show():选择dataframe的两列数据显示出来 sparkDF.select ( sparkDF[‘列名1‘]+1 , ‘列名2‘ ).show():直接对列1进行操作(值+1)打印出来 ...
for col in Rows.columns: Rows = Rows.withColumn(col, Rows[col].cast(StringType())) 我正在寻找一种方法,在将Column4的内容转换为字符串类型之前,将其更正为表示原始JSON对象的内容。以下是我到目前为止所写的内容(不包括DB插入操作) import pyspark.sql.types as T ...