在PySpark中,你可以使用DataFrame.selectExpr或DataFrame.distinct方法来实现select distinct的功能。以下是这两种方法的语法: 使用DataFrame.selectExpr方法: python df.selectExpr("DISTINCT column1", "column2", ...) 其中,column1, column2, ... 是你想要选择唯一值的列名。 使用DataFrame.distinct方法: ...
使用selectExpr()函数:selectExpr()函数可以用于选择现有列并使用表达式创建新列。它接受一个字符串参数,该参数指定要选择的列和要应用的表达式。例如,假设我们有一个DataFrame df,我们想要基于两列col1和col2的值创建一个新列col3,可以使用以下代码: 代码语言:txt ...
2. 使用selectExpr selectExpr允许你使用SQL表达式来选择和转换列。 代码语言:txt 复制 # 使用selectExpr来改变"value"列的数据类型并重命名 df = df.selectExpr("value as new_value", "cast(value as string) as value_str") df.show() 3. 使用union合并DataFrame 如果你需要合并两个具有不同模式的DataFrame...
pyspark 参数类型 pyspark改变数据类型 pyspark中数据类型转换共有4种方式:withColumn, select, selectExpr,sql 介绍以上方法前,我们要知道dataframe中共有哪些数据类型。每一个类型必须是DataType类的子类,包括 ArrayType,BinaryType,BooleanType,CalendarIntervalType,DateType,HiveStringType,MapType,NullType,NumericType,Obj...
selectExpr函数可以使用SQL表达式选择列,并指定新的数据类型。我们可以使用selectExpr函数将age列的数据类型从整数(int)修改为字符串(string)。 # 使用selectExpr函数选择列,并指定新的数据类型df=df.selectExpr("id","name","cast(age as string) as age")# 显示修改后的DataFramedf.show() ...
给定以下 PySpark DataFrame df = sqlContext.createDataFrame([('2015-01-15', 10), ('2015-02-15', 5)], ('date_col', 'days_col')) 如何从日期列中减去天数列?在此示例中,结果列应为 ['2015-01-05', '2015-02-10']。 我查看了 pyspark.sql.functions.date_sub() ,但它需要一个日期列和...
4、前n行:df.limit(3).show() 获取指定DataFrame的前n行记录,得到一个新的DataFrame对象,limit方法不是Action操作5、重命名列名:withColumnRenamed('原始名','新名字')6、选择列:select('列名','列名','列名')selectExpr('customer_id as el_customer_id','md5','store as el_store','prediction')...
熟悉pandas的pythoner 应该知道给dataframe增加一列很容易,直接以字典形式指定就好了,pyspark中就不同了,摸索了一下,可以使用如下方式增加 frompysparkimportSparkContextfrompysparkimportSparkConffrompypsark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sqlimportfunctions spark =SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()).getOrCr...
selectExpr 查询 接受sql表达式并执行 df = spark.createDataFrame([ (2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=["age", "name"])df.show()+---+---+|age| name|+---+---+| 2|Alice|| 5| Bob|+---+---+df.selectExpr('age * 2','age+2').show()+---+---+|(age * 2)|(age ...
createDataFrame(data=[("Alberto", 2), ("Dakota", 2)], schema=['name','length']) data.show() data.printSchema() # spark-2 # 使用selectExpr方法 color_df2 = color_df.selectExpr('color as color2','length as length2') color_df2.show() # spark-3 # withColumnRenamed方法 color_df2 ...