dataframe=spark.createDataFrame(data,columns) # show dataframe dataframe.show() 输出: 方法一:使用Filter() filter():它是一个根据SQL表达式或条件过滤列/行的函数。 语法:Dataframe.filter(Condition) where条件可以给定Logcal表达式/sql表达式 示例1:过滤单个条件 Python3实现 dataframe.filter(dataframe.college==...
我们可以使用.createOrReplaceTempView()方法将 DataFrame 注册为一个临时视图,然后通过 SQL 查询来执行过滤操作。 # 注册 DataFrame 为临时视图df.createOrReplaceTempView("people")# 使用 SQL 进行数据过滤sql_filtered_df=spark.sql("SELECT * FROM people WHERE Age < 30")# 显示过滤后的 DataFramesql_filtered...
如果您的条件是以列表形式（例如filter_values_list =['value1', 'value2']），并且您在单个列上进...
how=None) 通过指定的表达式将两个DataFrame进行合并 (1.3版本新增) ### 参数: - other --- 被合并的DataFrame - on --- 要合并的列,由列名组成的list,一个表达式(字符串),或一个由列对象组成的list;如果为列名或列名组成的list,那么这些列必须在两个DataFrame中都存在. - how --- 字符串,默认为'inn...
filter(regex='e$') mouse 1 Name: one, dtype: int64>>> # select rows containing 'bbi' >>> df.one.filter(like='bbi') rabbit 4 Name: one, dtype: int64相關用法 Python pyspark DataFrame.filter用法及代碼示例 Python pyspark DataFrame.fillna用法及代碼示例 Python pyspark DataFrame.first用法及...
您可以看到,在原始数据中,包含单词normal的行数超过了 970,000 行。要使用filter函数,我们提供了一个lambda函数,并使用一个整合函数,比如counts,来强制 Spark 计算和计算底层 DataFrame 中的数据。 对于第二个例子,我们将使用 map。由于我们下载了 KDD 杯数据,我们知道它是一个逗号分隔的值文件,因此,我们很容易做...
spark.catalog.listTables() (2)从表中查询数据 # retrieve spark dataframe query = "select * from demo" data = spark.sql(query) data.show() # spark dataframe to pandas dataframe query = "select * from demo" data = spark.sql(query).toPandas() (3)输入数据 # csv to spark dataframe data...
filter运行类SQL color_df.filter("color='green'").show() color_df.filter("color like 'b%'").show() where方法的SQL color_df.where("color like '%yellow%'").show() 直接使用SQL语法 # 首先dataframe注册为临时表,然后执行SQL查询 color_df.createOrReplaceTempView("color_df") spark.sql("selec...
filter【类似pandas中dataframe的采用列名来筛选功能】 sparkDF.filter ( sparkDF['value'] == 100 ).show():将value这一列值为100的行筛选出来 Top~~ 5、计算不重复值以及统计dataframe的行数 distinct()函数:将重复值去除 sparkDF.count():统计dataframe中有多少行 ...
filter(~)方法是where(~)方法的别名。 参数 1.condition|Column或string 布尔掩码 (Column) 或 SQL 字符串表达式。 返回值 一个新的 PySpark 数据帧。 例子 考虑以下PySpark DataFrame: df = spark.createDataFrame([["Alex",20], ["Bob",30], ["Cathy",40]], ["name","age"]) df.show() +---...