原因:传递给withColumn的函数可能不正确或不兼容。 解决方法:确保传递的函数正确,并且与 DataFrame 的数据类型兼容。 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql.functions import lit # 错误示例 df.withColumn("is_old", "True") # 这会报错,因为 "True" 不是有效的表达式 # 正确示例 df.withColumn("is_old", li...
在这个示例中,我们首先创建了一个包含name和values列的DataFrame。然后,我们使用split函数拆分values列,并使用withColumn函数创建新的列value_1、value_2和value_3来存储拆分后的值。 基础概念 PySpark: Apache Spark的Python API,用于大规模数据处理。 DataFrame: Spark中的分布式数据集,类似于关系数据库中的...
在上述示例中,我们使用withColumn函数将DataFrame中的"Age"列的每个值乘以2,并将结果保存在新的DataFrame中。最终,我们得到了新的DataFrame对象new_df,其中"Age"列的值已经更改为原来的两倍。 withColumn函数的更多应用 添加新列 除了更改现有列的值,withColumn函数还可以用于在DataFrame中添加新的列。要添加新的列,只...
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()...
df.withColumn('a',df['a'].withField('b',lit(10086))).show()+---+| a|+---+|{10086, 2}|+---+ dropFields 删除字段 StructType中字段的表达式。如果架构不包含字段名,则此操作无效。 df = spark.createDataFrame([Row(a=Row(b=1, c=2, d=3, e=Row(f=4, g=5, h=6)))])df.sh...
withColumnRenamed 列重命名 不存在的列重命名报错,返回新dataframe。 列,重命名列 df = spark.createDataFrame([(2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=["age", "name"])df.withColumnRenamed('age', 'age2').show()+---+---+|age2| name|+---+---+| 2|Alice|| 5| Bob|+---+---+ ...
collect将收集DataFrame的所有元素,因此,此操作需要在较小的数据集上操作,如果DataFrame很大,使用collect可能会造成内存溢出。 df2.collect() 3、withColumn() withColumn函数可以更新或者给DataFrame添加新的列,并返回新的DataFrame。 data = [('James','','Smith','1991-04-01','M',3000), ('Michael','Rose...
columns) # 打印dataframe的详细信息 df.describe().show() 2-type/head/select/withColumn/withColumnRenamed/使用sql语句 from pyspark.sql import SparkSession # 创建spark会话(连接) spark = SparkSession.builder.appName('Basics').getOrCreate() # 获取people.json里的数据 # option("multiline","true"...
spark_df = sqlContext.createDataFrame(pandas_df) union合并+去重: nodes_cust = edges.select('tx_ccl_id','cust_id')# 客户编号nodes_cp = edges.select('tx_ccl_id','cp_cust_id')# 交易对手编号nodes_cp = nodes_cp.withColumnRenamed('cp_cust_id','cust_id')# 统一节点列名nodes = nodes_...
df = spark.createDataFrame(data, ["movie_name", "genre", "user_review"]) df1 = df.withColumn( "genre", F.explode(F.split("genre", r"\s*,\s*")) ).groupBy("genre").agg( F.avg("user_review").alias("user_review") )