pyspark dataframe Column alias 重命名列(name) df = spark.createDataFrame( [(2, "Alice"), (5, "Bob")], ["age", "name"])df.select(df.age.alias("age2")).show()+---+|age2|+---+| 2|| 5|+---+ astype alias cast 修改列类型 data.schemaStructType([StructField('name', String...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import sum, desc 创建SparkSession对象: 代码语言:txt 复制 spark = SparkSession.builder.appName("SumAndTop10").getOrCreate() 读取数据集并创建DataFrame: 代码语言:txt 复制 data = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=...
功能:选择DataFrame中的指定列(通过传入参数进行指定) 语法: 可传递: · 可变参数的cols对象,cols对象可以是Column对象来指定列或者字符串列名来指定列 · List[Column]对象或者List[str]对象, 用来选择多个列 DSL - filter和where 功能:过滤DataFrame内的数据,返回一个过滤后的DataFrame 语法: df.filter() df.whe...
cols –listof new column names (string)# 返回具有新指定列名的DataFramedf.toDF('f1','f2') DF与RDD互换 rdd_df = df.rdd# DF转RDDdf = rdd_df.toDF()# RDD转DF DF和Pandas互换 pandas_df = spark_df.toPandas() spark_df = sqlContext.createDataFrame(pandas_df) union合并+去重: nodes_cust ...
解决toDF()跑出First 100 rows类型无法确定的异常,可以采用将Row内每个元素都统一转格式,或者判断格式处理的方法,解决包含None类型时转换成DataFrame出错的问题: @staticmethod def map_convert_none_to_str(row): dict_row = row.asDict() for key in dict_row: ...
df=spark.createDataFrame(data,['Name','age']) dt=df.toPandas() print(dt) 1. 2. 3. 4. 其结果如下: 2. 转化操作 在具体介绍转化操作之前,需要说明以下几点: Spark DataFrame中的转化操作方法中的字段名参数的数据类型一般为:String类型及Column对象,或者这两种对象组成的List对象。当方法能同时接收多个...
当我们想向dataframe添加一个新列时,默认情况下会在末尾添加它。但是,pandas提供了使用insert函数使得我们可以在任何位置添加新列。 我们需要通过传递索引作为第一个参数来指定位置。此值必须是整数。列索引从零开始,就像行索引一样。第二个参数是列名,第三个参数是对象,这些对象可以是Series或数组。
89.pyspark.sql.functions.sum(col) 聚合函数:返回表达式中所有值的总和。 90.pyspark.sql.functions.to_utc_timestamp(timestamp, tz) 假定给定的时间戳在给定的时区并转换为UTC >>> df = sqlContext.createDataFrame([('1997-02-28 10:30:00',)], ['t']) >>> df.select(to_utc_timestamp(df.t,...
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、--
以上代码将 existing_column 表达式的数据类型转换为浮点数,并将结果存储在 “new_column” 列中。groupBy()在PySpark 中,groupBy 函数返回的是一个 GroupedData 对象,它代表了对 DataFrame 进行分组后的结果。要展示 GroupedData 的内容,你可以使用一些聚合函数(如 count()、sum()、avg())或转换操作(如 agg()、...