在上面的示例中,我们首先创建了一个包含旅行记录的DataFrame,然后使用where方法对DataFrame进行筛选。在where方法中,我们使用&操作符连接多个条件,实现了目的地为“Paris”且出发时间在2019年之后的筛选。 总结 本文介绍了PySpark DataFrame中的多条件筛选。通过使用where方法和逻辑操作符,我们可以方便地实现复杂的筛选条件。
2.2 DataFrame API查询 类似于RDD,在DataFrame中也可以通过 .count()、 .filter()、 .show()、 .take()等来查询DataFrame中的数据。示例代码如下所示: #1.输出DataFrame中的行数 print("1.输出DataFrame中的行数:\n{}".format(swimmers.count())) #2.用filter获取age=20的id print("2.输出DataFrame中age...
在PySpark中,.where()方法用于过滤数据集中的记录,根据指定的条件筛选出符合要求的数据。该方法接受一个条件表达式作为参数,并返回一个新的DataFrame,其中包含满足条件的记录。 创建具有任意数量条件的PySpark .where()语句可以通过使用逻辑运算符(如AND、OR)和比较运算符(如等于、大于、小于等)来组合条件。可以...
createDataFrame(employees, schema=["emp_id","name","age"]) 这里创建了三列 employees为数据内容,schema为表头,这种方式比较简单,类型为spark推断类型 可能有的同学会见到如下表头的创建方式,类型可以自己指定 from pyspark.sql import SparkSession #sparkSession为同统一入口 from pyspark.sql.types import * ...
首先,你需要明确筛选数据的条件。这些条件可以是基于列的值的比较(如等于、不等于、大于、小于等),也可以是基于多个条件的组合(如逻辑与、逻辑或等)。 2. 选择筛选方法 PySpark提供了多种筛选方法,其中filter()函数和where()条件表达式是最常用的两种。 filter()函数:接受一个函数作为参数,该函数对DataFrame中的每...
9.1 使用where进行过滤 where(conditionExpr: String)过滤:SQL语言中where关键字后的条件 ,传入筛选条件表达式,可以用and和or,得到DataFrame类型的返回结果 df.where("a > 1 and e like '2000-01-03%'").show() 9.2 使用filter进行过滤 传入筛选条件表达式,得到DataFrame类型的返回结果。
在上述代码中,column1和column2是连接两个表的条件列名。result是左连接后的结果DataFrame。 可选:选择需要的列和结果展示: 代码语言:txt 复制 # 选择需要的列 selected_columns = ["表1列1", "表1列2", "表2列1", "表2列2"] result = result.select(selected_columns) # 展示结果 result.sho...
行可以具有多种数据格式(异构),而列可以具有相同数据类型(异构)的数据。 DataFrame通常除数据外还包含一些元数据。例如,列名和行名。 我们可以说DataFrames是二维数据结构,类似于SQL表或电子表格。 DataFrames用于处理大量结构化和半结构化数据 连接本地spark ...
17. pyspark dataframe sample函数 df.sample(withReplacement = False,fraction = 0.5,seed = None 18. 筛选有空值的行 df.where(col('col_name').isNull()) 19. pyspark shape 函数 print(df.count(),len(data.columns))编辑于 2022-11-17 20:35・IP 属地北京 ...
若要筛选行,请对 DataFrame 使用 filter 或where 方法,以便仅返回特定行。 若要标识要筛选的列,请使用 col 方法或计算结果为列的表达式。Python 复制 from pyspark.sql.functions import col df_that_one_customer = df_customer.filter(col("c_custkey") == 412449) 若要根据多个条件进行筛选,请使用逻辑...