data = [("Alice", 34), ("Bob", 28), ("Catherine", 31)] columns = ["name", "age"] df = spark.createDataFrame(data, columns) # 使用 withColumn 添加新列 df_with_new_column = df.withColumn("is_old", when(col("age") > 30, True).otherwise(False)) 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("
spark_df = sqlContext.createDataFrame(pandas_df) 1. 2. 转化为pandas,但是该数据要读入内存,如果数据量大的话,很难跑得动 两者的异同: Pyspark DataFrame是在分布式节点上运行一些数据操作,而pandas是不可能的; Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢,没有Pandas那么及时反映; Pyspark DataFrame的数据框是不可变的,...
还是先创建一个DataFrame,它包含了如下几个列,“employee_name”, “department”, “state“, “salary”, “age” 以及 “bonus” columns。 simpleData=[("James","Sales","NY",90000,34,10000),("Michael","Sales","NY",86000,56,20000),("Robert","Sales","CA",81000,30,23000),("Maria","Fi...
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、--
首先,可以从一组行创建一个PySpark DataFrame: fromdatetimeimportdatetime,dateimportpandasaspdfrompyspark.sqlimportRowdf=spark.createDataFrame([Row(a=1,b=2.,c='string1',d=date(2000,1,1),e=datetime(2000,1,1,12,0)),Row(a=2,b=3.,c='string2',d=date(2000,2,1),e=datetime(2000,1,2,...
df=spark.createDataFrame(data=data,schema=columns) df.show(truncate=False) 产生以下输出。 2.2创建一个Python函数 创建UDF的第一步是创建Python函数。下面的代码片段创建了一个函数convertCase(),它接受一个字符串参数,并将每个单词的第一个字母转换为大写字母。UDF接受您选择的参数并返回一个值。
importpandasaspdfrompyspark.sqlimportSparkSessioncolors=['white','green','yellow','red','brown','pink']color_df=pd.DataFrame(colors,columns=['color'])color_df['length']=color_df['color'].apply(len)color_df=spark.createDataFrame(color_df)color_df.show() ...
>>>df.columns ['age','name'] New in version 1.3. corr(col1, col2, method=None) 计算一个DataFrame中两列的相关性作为一个double值 ,目前只支持皮尔逊相关系数。DataFrame.corr() 和 DataFrameStatFunctions.corr()是彼此的别名。 Parameters: col1 - The name of the first column ...
I want to drop duplicates but with no respect to the order of the columns. For example, a row that contains (1,2) and a row that contains (2,1) are duplicates. The resultant Dataframe would look like this: +---+---+ | right | left | +---+---+ | 1 | 2 | | 2...