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 dataframe中添加新列 可以使用withColumn()方法。该方法接受两个参数,第一个参数是新列的名称,第二个参数是新列的值或表达式。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession对象 spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建示例DataFrame data...
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)] df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"]) # 使用withColumn()方法添加新列 df_with_new_column = df.withColumn("Gender", "Female") # 显示新的dataframe df_with_new_column.show() 在上面的示例中,我们创建了一个包含姓...
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("
1.DataFrame的组成 在结构层面: StructType对象描述整个DataFrame的表结构 StructField对象描述一个列的信息 在数据层面 Row对象记录一行数据 Column对象记录一列数据并包含列的信息 2.DataFrame之DSL """ 1. agg: 它是GroupedData对象的API, 作用是 在里面可以写多个聚合 ...
假设我们有一个简单的 DataFrame,包含两列:id和value。现在,我们想要添加一个名为default_col的新列,并为它提供一个默认值100。 frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportlit# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Add Column with Default Value")\.getOrCreate()# 创建...
我有一个 Spark DataFrame(使用 PySpark 1.5.1)并且想添加一个新列。 我尝试了以下方法但没有成功: {代码...} 使用这个也有错误: {代码...} 那么如何使用 PySpark 向现有 DataFrame 添加新列(基于 Python 向...
df4=df.withColumn("CopiedColumn",col("salary")*-1)df4.show() 输出: 1.4 创建一个新的列 将要创建的新列的名称作为第一个参数传入,第二个参数这里使用的是lit(),lit函数是用来给DataFrame添加一个包含常数值的列。下面的例子给DataFrame添加了一个新的"Country"列: ...
在PySpark DataFrame中创建新列的最pysparkish方法是使用内置函数。 这是创建新列的最高效的编程方式,因此,这是我想进行某些列操作时首先要去的地方。 我们可以将.withcolumn与PySpark SQL函数一起使用来创建新列。 本质上,您可以找到已经使用Spark函数实现的String函数,Date函数和Math函数。 我们可以将spark函数导入为...
所以当我们需要一下灵活的按列操作时,我们需要利用spark提供的Dataframe来进行。 Dataframe 介绍 Dataframe 操作 1.withcolumns(列名,function) 新增一列或者修改列都需要用到这个方法 2.array([column list]) 将几列的数据组成一个数组 3.udf(function, returntype) 创建封装一些自定义的函数和方法...