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|+---+---+ ...
for column in null_columns: df = df.withColumn(column, col("default_value")) 这里使用了withColumn函数来添加新列,并使用col函数指定默认值。 显示填充后的dataframe: 代码语言:txt 复制 df.show() 以上是使用pyspark在dataframe中动态填充空列的步骤。在实际应用中,pyspark可以与其他腾讯云产品进行集成,例如腾...
8.2、Spark.DataFrame与Koalas.DataFrame两者互相转换 8.3、spark.DataFrame与RDD两者相互转换 9、SQL操作 9.1、createOrReplaceTempView():创建临时视图 9.2、正常的查询语句 9.3、转换某一列的时间格式 10、读写数据 10.1、spark.DataFrame与csv文件的相互转换 10.2、spark.DataFrame与parquet文件的相互转换 ps: 笔记:202...
03 DataFrame DataFrame是PySpark中核心的数据抽象和定义,理解DataFrame的最佳方式是从以下2个方面: 是面向二维关系表而设计的数据结构,所以SQL中的功能在这里均有所体现 无论是功能定位还是方法接口均与pd.DataFrame极为相似,所以部分功能又是仿照后者设计
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_...
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、--
createDataFrame(spark.sparkContext.emptyRDD(),schema) 13. 给列赋值 df.withColumn("要操作的列的名字", f.lit("要赋予的值")) 14. 合并 df.withColumn("要处理的列名",f.concat_ws('_',f.col("要处理的列名"))) 15. udf 自定义函数 xxx = f.udf(lambda x:str(x)[:4]+'-'+str(x)[4:...
Pyspark dataframe列值取决于另一行的值 我有这样一个数据帧: columns = ['manufacturer', 'product_id'] data = [("Factory", "AE222"), ("Sub-Factory-1", "0"), ("Sub-Factory-2", "0"),("Factory", "AE333"), ("Sub-Factory-1", "0"), ("Sub-Factory-2", "0")]...
参考文章:master苏:pyspark系列--dataframe基础 1、连接本地spark importpandasaspdfrompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession\.builder\.appName('my_first_app_name')\.getOrCreate() 2.、创建dataframe #从pandas dataframe创建spark dataframe