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...
在PySpark中,为DataFrame新增一列是一个常见的操作。以下是完成此任务的详细步骤,包括代码示例: 导入PySpark库并初始化SparkSession: 首先,需要导入PySpark库并创建一个SparkSession对象。SparkSession是PySpark的入口点,用于与Spark进行交互。 python from pyspark.sql import SparkSession # 初始化SparkSession spark = Sp...
withColumns 添加多列操作 通过添加列或替换具有相同名称的现有列来返回新的DataFrame。列表达式必须是此DataFrame上的表达式;列只能引用此数据集提供的属性。添加引用其他数据集的列是错误的。 可以使用lit设置常量作为列 可以使用表达式设置列 df = spark.createDataFrame([(2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=...
25),("Bob",30),("Cathy",29)]columns=["Name","Age"]df=spark.createDataFrame(data,columns)# 使用 withColumn 添加新列df_with_new_column=df.withColumn("Age after 5 years",col("
步骤1:创建或加载一个 DataFrame 在进行任何操作之前,首先需要创建或者加载一个 DataFrame。这里我们使用 PySpark 和SparkSession来创建一个简单的 DataFrame。 # 引入必要的库frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sqlimportRow# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("AddColumnExample").getOrCreate...
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、--
from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession对象 spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建示例DataFrame data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)] df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"]) # 添加新列 df_with_new_column = df.withColumn("Gen...
withExtensions(scala.Function1<SparkSessionExtensions,scala.runtime.BoxedUnit> f) 这允许用户添加Analyzer rules, Optimizer rules, Planning Strategies 或者customized parser.这一函数我们是不常见的。 DF创建 (1)直接创建 # 直接创建Dataframedf = spark.createDataFrame([ ...
withExtensions(scala.Function1<SparkSessionExtensions,scala.runtime.BoxedUnit> f) 这允许用户添加Analyzer rules, Optimizer rules, Planning Strategies 或者customized parser.这一函数我们是不常见的。 DF创建 (1)直接创建 # 直接创建Dataframedf=spark.createDataFrame([(1,144.5,5.9,33,'M'),(2,167.2,5.4,45...
pyspark.sql.DataFrame: 是Spark SQL的主要抽象对象,若干行的分布式数据,每一行都要若干个有名字的列。 跟R/Python中的DataFrame 相像 ,有着更丰富的优化。DataFrame可以有很多种方式进行构造,例如: 结构化数据文件,Hive的table, 外部数据库,RDD。 pyspark.sql.Column DataFrame 的列表达. ...