df= df.withColumn("MissingColumns",\ array(\ when(col("firstName").isNull(),lit("firstName")),\ when(col("salary").isNull(),lit("salary"))) 问题是我有很多列要添加到条件中。所以我试着用循环和{f-strings340}对它进行定制,并尝试使用它。 df = df.withColumn("MissingColumns",condition...
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(...
sp_df.columns 1. 关于列的操作还是很多的,这涉及到DataFrame的细化处理,也是主要用于处理的对象。 四、Column操作函数 1.alias别名 Column.alias(*alias: str, **kwargs: Any) → pyspark.sql.column.Column 1. 返回此列的别名为一个或多个新名称(对于返回多个列的表达式,如分解)。 sp_df.select(sp_df....
df=spark.read.option(‘delimiter’,’|’).csv(r<filepath>,inferSchema=True,header=True)df.show() 现在的数据看起来像我们想要的那样。 作者:Vivek Chaudhary 原文地址:https://medium.com/towards-artificial-intelligence/pyspark-handle-dataset-with-columns-separator-in-data-c98069d131aa deephub翻译组...
df=spark.createDataFrame(data,schema) #取列的名称 print(df.columns) print(df['id'],) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 其结果如下: 3.2 Column表达式 Spark DataFrame不仅支持对列使用关系型或计算型的表达式,也支持逻辑表达式。举例如下: ...
traffic.columns traffic.dtypes 持久化 使用默认存储级别(MEMORY_AND_DISK)持久保存DataFrame; sdf.cahce() 列操作 选择、切片、删除、筛选、排序、增加字段、填充空值; # 创建一个别名 df=sdf.alias('Iris1') # 表头有特殊字符需用反引号``转义 df.select('Species', '`Sepal.Width`') df.select(df.Speci...
设置partition个数:df = df.repartition(N) 拿到pyspark dataframe 的schema:df.schema 拿到pyspark dataframe的字段、类型、是否可以填充空值:df.schema.fields[0].name、df.schema.fields[0].dataType、df.schema.fields[0].nullable columns_type = dict() 统计空缺值: from pyspark.sql.functions import is...
Records = df.withColumn("Records", SF.explode(SF.col("Records"))) Rows = Records.select( "Records.column1", "Records.column2", "Records.column3", "Records.column4", ) for col in Rows.columns: Rows = Rows.withColumn(col, Rows[col].cast(StringType())) ...
defmultiply_func(a,b):returna*bmultiply=pandas_udf(multiply_func,returnType=LongType())df.select(multiply(col("x"),col("x"))).show() 上文已经解析过,PySpark 会将 DataFrame 以 Arrow 的方式传递给 Python 进程,Python 中会转换为 Pandas Series,传递给用户的 UDF。在 Pandas UDF 中,可以使用 ...
1. 查 1.1 行元素查询操作 像SQL那样打印列表前20元素,show函数内可用int类型指定要打印的行数: df.show() df.show(30) 以树的形式打印概要: df.printSchema() 获取头几行到本地: list = df.head(3) # Example: [Row