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...
### join(other, on=None, 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. ...
show() # dataframe转json,转完是个rdd color_df.toJSON().first() 5、排序 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # pandas的排序 df.sort_values(by='b') # spark排序 color_df.sort('color',ascending=False).show() # 多字段排序 color_df.filter(color_df['length']>=4)\ ....
.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...
...所有 PySpark 操作,例如的 df.filter() 方法调用,在幕后都被转换为对 JVM SparkContext 中相应 Spark DataFrame 对象的相应调用。...执行查询后,过滤条件将在 Java 中的分布式 DataFrame 上进行评估,无需对 Python 进行任何回调!...为了摆脱这种困境,本文将演示如何在没有太多麻烦的情况下绕过Arrow当前的限制...
创建不输入schema格式的DataFrame from datetime import datetime, dateimport pandas as pdfrom pyspark.sql import Rowdf = spark.createDataFrame([Row(a=1, b=2., c='string1', d=date(2000, 1, 1), e=datetime(2000, 1, 1, 12, 0)),Row(a=2, b=3., c='string2', d=date(2000, 2, ...
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...
DataFrame.filter() df.filter(df.a == 1).show() df.filter("a > 1 and e like '2000-01-03%'").show() 10,数据分组 PySpark 可以按特定条件对数据进行分组 10.1 创建测试Dataframe df = spark.createDataFrame([ ['red', 'banana', 1, 10], ['blue', 'banana', 2, 20], ['red', 'ca...
1.我们可以将.withcolumn与PySpark SQL函数一起使用来创建新列。 本质上,您可以找到已经使用Spark函数实现的String函数,Date函数和Math函数。 我们可以将spark函数导入为: import pyspark.sql.functions as F 我们的第一个函数F.col函数使我们可以访问列。 因此,如果我们想将一栏乘以2,可以将F.col用作: ...
df(pyspark Dataframe): 从Sparkify中提取数据 Return: 预处理 pyspark dataframe """ w = Window.partitionBy(df.userId).orderBy(df.ts) w_uid = Window.partitionBy(df.userId) preprocessed_df = (df .filter(F.col('userId')!='')#过滤掉的过客 ...