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...
1 DataFrame数据的行转列 1.1 需求 在做数据处理时我们可能会经常用到Apache Spark的 DataFrame来对数据进行处理,需要将行数据转成列数据来处理,例如一些指标数据一般会保存在KV类型数据库,根据几个字段作为key,将计算指标作为value保存起来,这样多个用户多个指标就会形成一个窄表,我们在使用这个数据时又希望按照每个用...
加载数据到dataframe: 代码语言:txt 复制 df = spark.read.csv("path/to/file.csv", header=True, inferSchema=True) 其中,"path/to/file.csv"是数据文件的路径,header=True表示第一行是列名,inferSchema=True表示自动推断列的数据类型。 查找空列: 代码语言:txt 复制 null_columns = [column for column in...
1、 agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary")) 2、 agg(exprs: Map[String, String]) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg")) df....
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 网页链接 功能:过滤DataFrame内的数据,返回一个过滤后的DataFrame ...
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) ...
createDataFrame([('2015-04-08',)], ['a']) >>> df.select(year('a').alias('year')).collect() [Row(year=2015)] 92.pyspark.sql.functions.when(condition, value) 评估条件列表并返回多个可能的结果表达式之一。如果不调用Column.otherwise(),则不匹配条件返回None 参数:condition – 一个布尔的列...
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、--
pyspark.sql.DataFrame、pyspark.sql.Column和 pyspark.sql.Row 一,SparkSession类 在操作DataFrame之前,首先需要创建SparkSession,通过SparkSession来操作DataFrame。 1,创建SparkSession 通过Builder类来创建SparkSession,在Databricks Notebook中,spark是默认创建,表示一个SparkSession对象: ...
创建不输入schema格式的DataFrame from datetime import datetime, dateimport pandas as pdfrom pyspark.sql import Rowdf = spark.createDataFrame([Row(a=1, b=2., c='string1', d=date(2000, 1, 1), e=datetime(2000, 1, 1, 12, 0)),Row(a=2, b=3., c='string2', d=date(2000, 2, ...