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...
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"]) # 添加新列 df_with_new_column = df.withColumn("Gender", "Female") # 显示DataFrame df_with_new_column.show() 在上述示例中,我们创建了一个包含两列("Name"和"Age")的DataFrame。然后,使用withColumn()方法添加了一个名为"Gender"的新列,并...
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("
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=...
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...
df.withColumn("new_column", concat(df["first_name"], lit(" "), df["last_name"])) 通过使用 withColumn() 方法,你可以按照需要对 DataFrame 进行列级别的变换和操作。它提供了一种灵活的方式来构建和转换 DataFrame,以适应特定的数据处理需求。when() otherwise()在PySpark 中,when() 函数用于执行条件...
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、--
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...
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 2. alias: 它是Column对象的API, 可以针对...