data.withColumn("oldColumn", data.oldColumn.cast("integer")) (2)条件筛选数据 # filter data by pass a string temp1 = data.filter("col > 1000") # filter data by pass a column of boolean value temp2 = data.filter(data.col > 1000) (3)选择数据 # select based on column name temp1 =...
name=u'Alice')] ``` ### intersect(other) 返回两个DataFrame的行数据交集,跟SQL中的用法类似 (1.3版本新增) ### isLocal() 判断collect()和take()能否在本地执行 (1.3版本新增) ### isStreaming 大概意思就是判断该DataFrame的数据源是否为流式.如果为流式,就无法执行count(),collect()等操作,否...
.filter(color_df[0]!='white').show() (6)filter运行类SQL color_df.filter("color='green'").show() color_df.filter("color like 'b%'").show() (7)where方法的SQL color_df.where("color like '%yellow%'").show() (8)直接使用SQL语法 # 首先dataframe注册为临时表,然后执行SQL...
3.1.7、取别名: dataframe.column.alias(‘new_col_name’) #给age列取别名 sdf.select('user_id',sdf.age.alias('age_value'),'name').show() 1. 2. 3.1.8、查询数据框中某列为null的行 from pyspark.sql.functions import isnull # 查询class列中含有空数据的那一行 sdf11 = sdf4.filter(isnull...
6.1 distinct:返回一个不包含重复记录的DataFrame 6.2 dropDuplicates:根据指定字段去重 --- 7、 格式转换 --- pandas-spark.dataframe互转 转化为RDD --- 8、SQL操作 --- --- 9、读写csv --- 延伸一:去除两个表重复的内容 参考文献 1、--
pyspark.sql.DataFrame: 是Spark SQL的主要抽象对象,若干行的分布式数据,每一行都要若干个有名字的列。 跟R/Python中的DataFrame 相像 ,有着更丰富的优化。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. ...
subset_df = df.filter(df["rank"] <11).select("City") display(subset_df) 步驟4:儲存數據框架 您可以將 DataFrame 儲存至數據表,或將數據框架寫入檔案或多個檔案。 將DataFrame 儲存至數據表 根據預設,Azure Databricks 會針對所有數據表使用 Delta Lake 格式。 若要儲存 DataFrame,您必須擁有CREATE目錄和架...
解决toDF()跑出First 100 rows类型无法确定的异常,可以采用将Row内每个元素都统一转格式,或者判断格式处理的方法,解决包含None类型时转换成DataFrame出错的问题: @staticmethod def map_convert_none_to_str(row): dict_row = row.asDict() for key in dict_row: ...
创建SparkDataFrame 开始讲SparkDataFrame,我们先学习下几种创建的方法,分别是使用RDD来创建、使用python的DataFrame来创建、使用List来创建、读取数据文件来创建、通过读取数据库来创建。 1. 使用RDD来创建 主要使用RDD的toDF方法。 代码语言:javascript 复制
df.where(),df.filter(), 这两个函数的用法相同,都是用来提取符合特定条件的记录(行); df.distinct(), 用来过滤重复的记录(行),返回不含重复记录的DataFrame子集; df.sample(withReplacement, fraction, seed=None),随机抽样; df.sampleBy(col, fractions, seed=None),根据某一列类别来进行抽样,用来进行分层...