In PySpark, we can drop one or more columns from a DataFrame using the .drop("column_name") method for a single column or .drop(["column1", "column2", ...]) for multiple columns.
使用DataFrame.drop()函数: DataFrame.drop()函数用于删除指定的列或行。在这个场景中,我们用它来删除列。 在drop()函数中指定要删除的列名: 将你想要删除的列名作为参数传递给drop()函数。 将结果赋值给新的DataFrame或覆盖原DataFrame: 你可以选择将删除列后的结果赋值给一个新的DataFrame,或者覆盖原DataFrame。
它以下列格式返回数据(Databricks、pyspark代码): "userEmail": "rod@test.com我想要的结束状态是dataframe中的列,如:并正确键入旋转列(例如,classroom:num_courses_created类型为int -参见上面的黄色列)from pyspark.sql. 浏览1提问于2019-04-13得票数 1 6回答 如何在PySpark中找到DataFrame的大小或形状? 、、 ...
pyspark dataframe Column alias 重命名列(name) df = spark.createDataFrame( [(2, "Alice"), (5, "Bob")], ["age", "name"])df.select(df.age.alias("age2")).show()+---+|age2|+---+| 2|| 5|+---+ astype alias cast 修改列类型 data.schemaStructType([StructField('name', String...
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...
在这一步,我们需要根据列名删除指定的列。使用DataFrame的drop()方法来删除列,代码如下: # 删除指定列df=df.drop("column_name") 1. 2. 在上述代码中,column_name是要删除的列名。 步骤4: 查看删除列后的DataFrame 最后,我们可以使用show()方法查看删除列后的DataFrame,代码如下: ...
df=spark.createDataFrame(data,['Name','age']) dt=df.toPandas() print(dt) 1. 2. 3. 4. 其结果如下: 2. 转化操作 在具体介绍转化操作之前,需要说明以下几点: Spark DataFrame中的转化操作方法中的字段名参数的数据类型一般为:String类型及Column对象,或者这两种对象组成的List对象。当方法能同时接收多个...
pyspark.sql.DataFrame: 是Spark SQL的主要抽象对象,若干行的分布式数据,每一行都要若干个有名字的列。 跟R/Python中的DataFrame 相像 ,有着更丰富的优化。DataFrame可以有很多种方式进行构造,例如: 结构化数据文件,Hive的table, 外部数据库,RDD。 pyspark.sql.Column DataFrame 的列表达. ...
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、--
df4.drop("CopiedColumn").show(truncate=False) 4、where() & filter() where和filter函数是相同的操作,对DataFrame的列元素进行筛选。 import pyspark from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StructType,StructField, StringType, IntegerType, ArrayType from pyspark.sql.functions...