df.withColumn("new_column", sqrt(col("column1"))) 通过使用 col() 函数,你可以对 DataFrame 的列执行各种转换和操作,例如选择、过滤、计算等。它提供了一种方便的方式来处理列级别的操作,同时使代码更易读和可维护。withColumns()在PySpark 中,df.withColumn() 方法用于创建一个新的 DataFrame,并添加新的列...
from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("Fill Null Values").getOrCreate() # 加载数据集 data = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True) # 填充空值为指定值 filled_data = data.fillna({"ids": "unknown"}) # 显示填充后...
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. pyspark.sql.Row DataFrame的行数据 环境配置 os: Win 10 spark: spark-2.4.4-bin-hadoop2.7 python:python 3.7.4 java: jdk 1.8.0_221 从SparkSession 开始 Spark 2.20 以后 ...
def replace_null_with_empty_array(array_column): if array_column is None: return [] else: return array_column replace_null_with_empty_array_udf = udf(replace_null_with_empty_array, ArrayType(IntegerType())) 使用UDF替换空值为空数组: 代码语言:txt 复制 df = df.withColumn("array_column", ...
df_cust1 = df_cust1.with_column( pl.col('rulelist').apply(lambda x : 1 if rule in x else 0, return_dtype=pl.Int64).alias(f'{rule}') ) 1. 2. 3. 4. 5. 我顺便验证一下pyspark切换数据类型的语法,多写了几个方法函数:
列元素查询操作,列的类型为column,它可以使用pyspark.sql.Column中的所有方法 df.columns #获取df中的列名,注意columns后面没有括号 select()#选取某一列或某几列数据 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.sel...
在下面的示例中,帐户余额 c_acctbal 为null 值的帐户余额将填入 0。 Python 复制 df_customer_filled = df_customer.na.fill("0", subset=["c_acctbal"]) 若要将字符串替换为其他值,请使用 replace 方法。 在下面的示例中,任何空地址字符串都将替换为 UNKNOWN 一词: Python 复制 df_customer_phone...
df.withColumn("newColumn", lit("newValue")) # 过滤行 filtered_df = df.filter(col("column"...
或:类:`Column`的列表。# 官方接口示例>>>gdf = df.groupBy(df.name)>>>sorted(gdf.agg({"*":"count"}).collect()) [Row(name=u'Alice', count(1)=1), Row(name=u'Bob', count(1)=1)]>>>frompyspark.sqlimportfunctionsasF>>>sorted(gdf.agg(F.min(df.age)).collect()) ...
DataFrame.fillna() and DataFrameNaFunctions.fill() are aliases of each other. Parameters value –int, long, float, string, bool or dict. Value to replace null values with. If the value is a dict, then subset is ignored and value must be a mapping from column name (string) to ...