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==...
# subset or filter the dataframe by # passing Multiple condition df=df.filter("Gender == 'Male' and Percentage>70") df.show() 输出: 示例2:在 (“”) 双引号中使用“或”运算符 Python实现 # subset or filter the data with # multiple condition df=df.filter("Age>20 or Percentage>80") ...
### 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. ...
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(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,但我不能做到这一点。
在Pyspark中,可以使用.filter()方法来过滤掉空列表。 .filter()方法是Pyspark中的一个转换操作,它可以根据指定的条件筛选出符合要求的数据。对于过滤掉空列表的需求,可以使用.filter()方法结合lambda表达式来实现。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession...
.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,但我不能做到这一点。这就是我尝试过的 ...
Dataframe RDD和DataFrame的区别 rdd RDD是一个抽象的分布式数据集,拥有丰富的操作函数,包括基本的map()、flatmap(),filter()函数,集合类函数如union()函数,intersection()函数,subtract()函数,和行动类函数,如collect(),count(),take(),top(),ruduce(),foreach()。
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() +---...
# 组合条件过滤filtered_df=df.filter((col("Age")>30)&(col("Name").startswith("A")))# 显示过滤后的 DataFramefiltered_df.show() 结论 过滤器是 PySpark DataFrame 中非常常用的操作,它允许您根据条件筛选数据行。本文介绍了如何使用字符串条件和列条件来设置过滤器,并演示了如何组合多个条件进行更复杂的...