r=Row(age=11,name='Alice')print r.columns #['age','name'] 选择一列或多列:select 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df["age"]df.age df.select(“name”)df.select(df[‘name’],df[‘age’]+1)df.select(df.a,df.b,df.c)# 选择a、b、c三列 df.select(df["a"]...
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...
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
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]...
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...
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('新列名')) 如何改列名。注意这里面是旧列名在前,...
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","",...
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 ...
DataFrame是在Spark 1.3中正式引入的一种以RDD为基础的不可变的分布式数据集,类似于传统数据库的二维表格,数据在其中以列的形式被组织存储。如果熟悉Pandas,其与Pandas DataFrame是非常类似的东西。 DataFrame API受到R和Python(Pandas)中的数据框架的启发,但是从底层开始设计以支持现代大数据和数据科学应用程序。作为现有...