x = list(filter(lambda t: t.Type == 'OT', titles))[1::] map(lambda t: t.Type = 'AT', x) return x process_titles_udf = udf(lambda x: process_titles(x), titles) df = df.withColumn('test', process_titles_udf('Titles')) 其中udf返回类型为的对象: titles = ArrayType(StructTyp...
df.filter(col("column_name") > 5) 创建新列: df.withColumn("new_column", col("column1") + col("column2")) 嵌套函数调用: 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...
In PySpark, the DataFrame filter function, filters data together based on specified columns. For example, with a DataFrame containing website click data, we may wish to group together all the platform values contained a certain column. This would allow us to determine the most popular browser ty...
filter() #过滤数据 AI检测代码解析 df = df.filter(df[tenure]>=21)等价于df = df.where(df[tenure]>=21) 在有多个条件时: df .filter(“id = 1 or c1 = ‘b’” ).show() 过滤null值或nan值时: from pyspark.sql.functions import isnan, isnull df = df.filter(isnull("tenure")) df....
ColumnMetaData{SNAPPY [id1] required int32 id1 [BIT_PACKED, PLAIN], 4}, ColumnMetaData{SNAPPY [id2] required int64 id2 [BIT_PACKED, PLAIN_DICTIONARY], 4053}, ColumnMetaData{SNAPPY [id3] optional fixed_len_byte_array(5) id3 (DECIMAL(10,0)) [BIT_PACKED, PLAIN, RLE], 8096}, Column...
首先,使用filter函数筛选出非数字列。可以通过使用cast函数将列转换为数字类型,并使用isNaN函数判断是否为非数字。然后,使用select方法选择需要保留的列。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql.functions import col, isnan def drop_non_numeric_columns(df): numeric_columns = [column fo...
在这里,我们使用filter()函数过滤了行,并在filter()函数内部指定了text_file_value.contains包含单词"Spark",然后将这些结果放入了lines_with_spark变量中。 我们可以修改上述命令,简单地添加.count(),如下所示: text_file.filter(text_file.value.contains("Spark")).count() ...
df=df.filter(isnull("col_a")) 输出list类型,list中每个元素是Row类: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 list=df.collect() 注:此方法将所有数据全部导入到本地,返回一个Array对象 查询概况 代码语言:javascript 代码运行次数:0
filter(condition:Column):通过给定条件过滤行。 count():返回DataFrame行数。 describe(cols:String*):计算数值型列的统计信息,包括数量、均值、标准差、最小值、最大值。 groupBy(cols:Column*):通过指定列进行分组,分组后可通过聚合函数对数据进行聚合。 join(right:Dataset[_]):和另一个DataFrame进行join操作。
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...