### 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. ...
# 过滤名字以 'J' 开头且年龄小于 30 的用户filtered_df_multiple_conditions=df.filter((df.Name.startswith("J"))&(df.Age<30))# 显示过滤后的 DataFramefiltered_df_multiple_conditions.show() 1. 2. 3. 4. 5. 在这个示例中,我们使用了&运算符来组合多个过滤条件。 示例3:使用 SQL 风格的查询 P...
PySpark DataFrame的基本使用：创建DataFrame：可以从RDD、列表、字典或外部数据源创建DataFrame。查看数据：使用show方法显示DataFrame的内容。使用printSchema方法打印架构信息。基本操作：选择列：使用select方法。过滤数据：使用filter方法。添加新列：使用withColumn方法。分组和聚合：使用groupBy和agg方法。SQL查询...
python dataframe apache-spark pyspark apache-spark-sql 我尝试在一个PySpark数据帧中迭代行,并使用每行中的值对第二个PySpark数据帧执行操作(filter,select),然后绑定所有结果。也许这是最好的例证: DF1 id name which_col 1 John col1 2 Jane col3 3 Bob col2 4 Barb col1 DF2 name col1 col2 col3...
df1.filter(col('id').isin(df2.select('id'))) 这是错误消息, /opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.3-1.cdh7.1.3.p0.4992530/lib/spark/python/pyspark/sql/column.py in isin(self, *cols) 441 if len(cols) == 1 and isinstance(cols[0], (list, set)): ...
(If you only want to rename specific fields filter on them in your rename function) from nestedfunctions.functions.field_rename import rename def capitalize_field_name(field_name: str) -> str: return field_name.upper() renamed_df = rename(df, rename_func=capitalize_field_name()) Fillna Thi...
# Filter on equals conditiondf=df.filter(df.is_adult=='Y')# Filter on >, <, >=, <= conditiondf=df.filter(df.age>25)# Multiple conditions require parentheses around each conditiondf=df.filter((df.age>25)&(df.is_adult=='Y'))# Compare against a list of allowed valuesdf=df.filter...
3.直接创建DataFrame 4.从字典创建DataFrame 4.指定schema创建DataFrame 5.读文件创建DataFrame 6.从pandas dataframe创建DataFrame 7.RDD与DataFrame的转换 DataFrames常用 Row 查看列名/行数 统计频繁项目 select选择和切片筛选 选择几列 多列选择和切片 between 范围选择 联合筛选 filter运行类SQL where方法的SQL 直接...
Returns:DataFrame >>> sqlContext.registerDataFrameAsTable(df,"table1")>>> df2=sqlContext.tables()>>> df2.filter("tableName = 'table1'").first()Row(database=u'', tableName=u'table1', isTemporary=True) New in version 1.3. udf ...
from pyspark.sql.functions import col df_that_one_customer = df_customer.filter(col("c_custkey") == 412449) To filter on multiple conditions, use logical operators. For example, & and | enable you to AND and OR conditions, respectively. The following example filters rows where the c_nati...