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...
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...
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、--
6,Spark DataFrame创建 以下4种方法创建的DataFrame是相同的。 创建5个字段的dataframe,并且插入3条记录。 6.1 基于行列表创建DataFrame from datetime import datetime, date import pandas as pd from pyspark.sql import Row df = spark.createDataFrame([ ...
创建不输入schema格式的DataFramefrom datetime import datetime, date import pandas as pd from pyspark.sql import Row df = 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,...
filter('Sex == "female"').select(['Sex','Name']).show() # 过滤器写法2 df.filter(df['Sex']=='male').select('Ticket').show() # 过滤器 多条件 df.filter((df['Sex']=='male') & (df['Pclass']>1)).show() # 过滤器 非 ~ df.filter(~(df['Pclass']>1)).show() # ...
import *from datetime import date, timedelta, datetime import time 2、初始化SparkSession 首先需要初始化一个Spark会话(SparkSession)。通过SparkSession帮助可以创建DataFrame,并以表格的形式注册。其次,可以执行SQL表格,缓存表格,可以阅读parquet/json/csv/avro数据格式的文档。
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: ...