readUser = jsonDF.withColumn('Exp_Results',F.explode('results')).select('Exp_Results.user.name.*') readUser.show(truncate=False) 4. CSV文件包含json 将读取带有选项(“ multiLine”,“ true”)的CSV文件以获取多行JSON格式,而选项(“ escape”,“ \””)忽略JSON内容中的“(上图的信息”列)。
对于JSON数据类型的列,使用相关的集合函数将JSON字符串转换成struct(结构体)数据类型。主要的函数是from_json()、get_json_object()和to_json()。一旦JSON字符串被转换为PySpark struct数据类型,就可以轻松地提取这些值。下面的代码演示了from_json()和to_json()函数的示例。 首先构造一个带有JSON字符串内容的DataF...
方法:使用函数的嵌套,将参数间接地传入。 from pyspark.sql import functions as f def generate_udf(constant_var): def test(col1, col2): if col1 == col2: return col1 else: return constant_var return f.udf(test, StringType()) df.withColumn('new_column',generate_udf('default_value')(f....
1、 agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary")) 2、 agg(exprs: Map[String, String]) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg")) df....
pyspark.sql.Column DataFrame中的列 pyspark.sql.Row DataFrame数据的行 pyspark.sql.HiveContext 访问Hive数据的主入口 pyspark.sql.GroupedData 由DataFrame.groupBy()创建的聚合方法集 pyspark.sql.DataFrameNaFunctions 处理丢失数据(空数据)的方法 pyspark.sql.DataFrameStatFunctions 统计功能的方法 ...
例:df.select(“name”) #使用select返回的是dataframe格式,使用df[]在选中>=2个列时返回的才是dataframe对象,否则返回的是column对象。 df.select(df.a, df.b, df.c) # 选择a、b、c三列 df.select(df[“a”], df[“b”], df[“c”]) # 选择a、b、c三列 ...
在PySpark中,如果DataFrame中包含Map类型的列,可以使用explode()函数将其分解为多行。explode()函数将每个键值对转换为单独的行,并在其他列中复制相应的值。 下面是一个示例代码,展示如何分解PySpark DataFrame中的Map类型列: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql.functions import explode # 假设有一个名为df的DataF...
In [563]: eDF.select(explode(eDF.intlist)).show() +---+ |col| +---+ | 1| | 2| | 3| +---+ 9.51 pyspark.sql.functions.expm1(col):New in version 1.4. 计算给定值的指数减1。 9.52 pyspark.sql.functions.expr(str):New in version 1.5. ...
PySpark Column 类还提供了一些函数来处理 StructType 列。...可以使用 df2.schema.json() 获取 schema 并将其存储在文件中,然后使用它从该文件创建 schema。 1.2K30 PySpark 通过Arrow加速 前言PySpark是Spark 实现 Unify BigData && Machine Learning目标的基石之一。...通过PySpark,我们可以用Python在一个脚本里...
#将DataFrame转变成RDD[str],每个str为json格式 df.toJSON().first() '{"age":2,"name":"Alice"}' #从第一个不为null的column中获取内容 df.select( col("site"), col("query"), coalesce(col("COL1"), col("COL2")).alias("cat")) ...