spark_df = sqlContext.createDataFrame(pandas_df) union合并+去重: nodes_cust = edges.select('tx_ccl_id','cust_id')# 客户编号nodes_cp = edges.select('tx_ccl_id','cp_cust_id')# 交易对手编号nodes_cp = nodes_cp.withColumnRenamed('cp_cust_id','cust_id')# 统一节点列名nodes = nodes_...
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"]...
总之,agg 函数在 PySpark 中用于对 DataFrame 进行聚合操作,可以在一个或多个列上应用一个或多个聚合函数,并返回计算后的结果。 collect_list()collect_list 函数是 PySpark 中用于将指定列的值收集到一个列表中的聚合函数。该函数常与 groupBy 结合使用,以按照指定的分组条件对数据进行聚合,并将每个组内指定列...
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"...
df = spark.createDataFrame(data).toDF(*columns) df.show() 1. 2. 通过查看createDataFrame()函数的参数说明,可以看出此函数可以接受以下参数类型创建DataFrame • rdd • list • pandas.DataFrame 2.2 Row类型创建 Row是pyspark的一种数据类型,key-value的形式记录每一行数据。 from pyspark.sql import Ro...
Column实例是可单独存在的,并且可以持有一个表达式,Column实例会在使用时,和调用的DataFrame相关联,这个表达式将作用于每一条数据, 对每条数据都生成一个值。 在Spark中既可以列出所有列的名字,也可以使用关系型或计算型的表达式对相应列的值进行操作。为了将Colum对象的操作结果显示出来,这里将会用到DataFrame的select...
先前从Items列创建的新Dataframe(ndf)如下所示: 实际上,我想看看每件物品从一个日期到下一个日期的数量。 我在想做一个for循环。比如: # get list of column headers dates = df.columns # for index and header in list for idx, date in enumerate(dates): ...
Pyspark dataframe列值取决于另一行的值 我有这样一个数据帧: columns = ['manufacturer', 'product_id'] data = [("Factory", "AE222"), ("Sub-Factory-1", "0"), ("Sub-Factory-2", "0"),("Factory", "AE333"), ("Sub-Factory-1", "0"), ("Sub-Factory-2", "0")]...
sparkDF.columns:将列名打印出来 Top~~ 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 ...
使用select()方法选择需要的列: 这将返回一个新的dataframe,其中只包含指定的列。 使用filter()方法根据条件过滤数据: 使用filter()方法根据条件过滤数据: 这将返回一个新的dataframe,其中只包含满足条件的行。 使用groupBy()和agg()方法进行聚合操作: 使用groupBy()和agg()方法进行聚合操作: 这将返回一个新的data...