— 1.3 排序 — orderBy和sort:按指定字段排序,默认为升序 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 train.orderBy(train.Purchase.desc()).show(5)Output:+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+|User_ID|Product_ID|Gender|Age|Occupation|City_Category|Stay_...
8.1、pandas.DtataFrame 与 Spark.DataFrame两者互相转换 8.2、Spark.DataFrame与Koalas.DataFrame两者互相转换 8.3、spark.DataFrame与RDD两者相互转换 9、SQL操作 9.1、createOrReplaceTempView():创建临时视图 9.2、正常的查询语句 9.3、转换某一列的时间格式 10、读写数据 10.1、spark.DataFrame与csv文件的相互转换 10....
SparkSession.builder \ .appName("Hive DataFrame Sort Example") \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() # 读取 Hive 表 df = spark.sql("SELECT * FROM your_hive_table") # 按两列排序 sorted_df = df.orderBy(col("column1").asc(), col("column2").desc()) # 显示结果 sorted_...
df.sort(df.department.asc(),df.state.asc()).show(truncate=False) df.sort(col("department").asc(),col("state").asc()).show(truncate=False) df.orderBy(col("department").asc(),col("state").asc()).show(truncate=False) df.sort(df.department.desc(),df.state.desc()).show(truncate=...
DataFrame:是PySpark SQL中最为核心的数据结构,实质即为一个二维关系表,定位和功能与pandas.DataFrame以及R语言中的data.frame几乎一致。最大的不同在于pd.DataFrame行和列对象均为pd.Series对象,而这里的DataFrame每一行为一个Row对象,每一列为一个Column对象 Row:是DataFrame中每一行的数据抽象 Column:DataFrame中每...
resultDf = resultDf.sort_values(by="user_review", ascending=False) 但是我仍然无法将其转换为pyspark,这是我主要修改的代码 splitArrayDf = df.select(split('genre', ',').alias("genre"),"user_review") splitArrayDf = splitArrayDf.select(explode("genre").alias("genre"),"user_review") / ...
from pyspark.sql import Column from pyspark.sql.functions import upper type(df.c) == type(upper(df.c)) == type(df.c.isNull()) 可以使用这些Column实例从DataFrame中选择列。例如,DataFrame.select()方法接受返回另一个DataFrame的Column实例。 df.select(df.c).show() 可以为DataFrame分配新的Column实...
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理,于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。 1、——–查——– — 1.1 行元素查询操作 — 像SQL那样打印列表前20元素 show函数内可用int类型指定要打印的行数: df.show() df.show(30) ...
color_df.sort(color_df.length.desc(),color_df.color.asc()) .show() (4)orderBy排序 color_df.orderBy('length','color').show() toDF toDF(*cols) Parameters: cols –listof new column names (string)# 返回具有新指定列名的DataFramedf.toDF('f1','f2') ...
df_sorted = df_customer.orderBy(col("c_acctbal").desc(), col("c_custkey").asc()) df_sorted = df_customer.sort(col("c_acctbal").desc(), col("c_custkey").asc()) 若要限制在 DataFrame 排序后要返回的行数,请使用 limit 方法。 以下示例仅显示前 10 个结果: Python 复制 display...