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==...
您可以使用您的**list of dictionaries创建一个sql expression，然后发送到您的filter all at once**。
为了可读性，我将filter()步骤分成了2个调用，但是您可以等效地在一行中完成它。输出量：...
"filter(Names, x -> case when x.NameType = 'LastName' and length(x.Name) = 0 then false...
val cols = df.schema.toList .filter(x => x.dataType == colType) .map(c => col(c.name)) df.select(cols:_*)} val res = selectByType(IntegerType, df) res是只包含整数列的Dataframe,在本例中是salary列,我们动态删除了所有其他具有不同类型的列。我不想在pyspark有同样的行为,但我不能做到...
val cols=df.schema.toList .filter(x=>x.dataType==colType) .map(c=>col(c.name)) df.select(cols:_*) } val res=selectByType(IntegerType,df) res是只包含整数列的Dataframe,在本例中是salary列,我们动态删除了所有其他具有不同类型的列。
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...
pyspark的filter多个条件如何设置 pyspark dataframe collect,classpyspark.sql.DataFrame(jdf,sql_ctx)分布式的列式分组数据集(1.3版本新增)一个DataFrame对象相当于SparkSQL中的一个关系型数据表,可以通过SQLContext中的多个函数生成,如下例:people=sqlContext.read.parq
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() +---...
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...