25, "F"), ("Bob", 30, "M"), ("Charlie", 35, "M")] df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "gender"]) # 删除指定列 new_df = df.drop("age", "gender") # 打印新的DataFrame结构 new_df.printSchema()
# 首先dataframe注册为临时表,然后执行SQL查询color_df.createOrReplaceTempView("color_df")spark.sql("select count(1) from color_df").show() drop删除一列 # 删除一列color_df.drop('length').show()# pandas写法df.drop(labels=['a'],axis=1) withColumn新增/修改列 withColumn(colName, col) 通过...
通过对DataFrame执行去重操作,可以按照字段名去重。 # 去重操作data_distinct=data.dropDuplicates(["column_name"]) 1. 2. 5. 保存去重后的数据 最后,将去重后的数据保存到新的文件中。 # 保存去重后的数据data_distinct.write.csv("path_to_save_distinct_data.csv",header=True) 1. 2. 以上是按照字段名...
任务1:能够在Google Colab上安装spark并且将数据加载到PySpark 任务2:能够改变column(列)的数据类型,删除空格符并去掉重复内容 任务3:删除那些Null值超过一定阈值的columns(列); 任务4:能够在表上做group,aggregate等操作,能够创建透视表(pivot tables); 任务5:能够重命名categories,能够操纵缺失的数值型数据; 任务6:...
我们可以利用drop函数从数据帧中删除任何列。如果我们想从 dataframe 中删除 mobile列,我们可以将它作为一个参数传递给drop函数。 [In]: df_new=df.drop('mobile') [In]: df_new.show() [Out]: 写入数据 一旦我们完成了处理步骤,我们就可以以所需的格式将干净的数据帧写入所需的位置(本地/云)。
pyspark.sql.utils.AnalysisException:u'Since Spark 2.3, the queries from raw JSON/CSV files are disallowed when the\nreferenced columns only include the internal corrupt record column\n(named _corrupt_record by default). For example:\nspark.read.schema(schema).json(file).filter($"_corrupt_record...
# 2、或者df2 = df.na.drop() (3)平均值填充缺失值 frompyspark.sql.functionsimportwhenimportpyspark.sql.functionsasF# 计算各个数值列的平均值defmean_of_pyspark_columns(df, numeric_cols): col_with_mean = []forcolinnumeric_cols: mean_value = df.select(F.avg(df[col])) ...
drop_list=['Dates','DayOfWeek','PdDistrict','Resolution','Address','X','Y']data=data.select([columnforcolumnindata.columnsifcolumn notindrop_list])data.show(5) 利用printSchema()方法来显示数据的结构: 代码语言:javascript 复制 data.printSchema() ...
收回权限,revoke all privileges [column] on db.table from user@'host'; 删除用户,drop user@'host'; 刷新权限,在修改之后执行。flush privileges; 6、pymysql的基本操作 import pymysqltry: conn= pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, ...
frompyspark.sql.functionsimportavg# group by one columndf_segment_balance = df_customer.groupBy("c_mktsegment").agg( avg(df_customer["c_acctbal"]) ) display(df_segment_balance) Python frompyspark.sql.functionsimportavg# group by two columnsdf_segment_nation_balance = df_customer.groupBy("c...