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...
当追加插入的时候dataframe只需要scheam一致,会自动匹配 name: str, 表名 format: Optional[str] = None, 格式类型 hive,parquet… mode: Optional[str] = None, 写入方式 partitionBy: Optional[Union[str, List[str]]] = None, 分区列表 df.show()+---+---+|age| name|+---+---+| 2|Alice||...
表示第一行是列名df=spark.read.csv('data.csv',header=True)# 使用when函数根据条件划分年龄分组df_with_new_column=df.withColumn("age_group",when(df["age"]<30,"young").otherwise("old"))# 打印新的DataFrame中的数据df_with_new_column.show()...
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("
在pyspark中,可以使用withColumn()方法向dataframe添加新列。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 spark = SparkSession.builder.getOrCreate() ...
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...
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、--
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: ...
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...
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...