根据条件对DataFrame进行过滤 where(condition)和filter(condition)是同一个函数 (1.3版本新增) 1. 2. 3. 参数: condition ——– 一个由types.BooleanType组成的Column对象,或一个内容为SQL表达式的字符串 >>> df.filter(df.age > 3).collect() [Row(age=5, name=u'Bob')] >>> df.where(df.age =...
DSL - filter和where 功能:过滤DataFrame内的数据,返回一个过滤后的DataFrame 语法: df.filter() df.where() where和filter功能上是等价的 DSL - groupBy 分组 功能:按照指定的列进行数据的分组, 返回值是GroupedData对象 语法: df.groupBy() 传入参数和select一样,支持多种形式,不管怎么传意思就是告诉spark按照...
where和filter函数是相同的操作,对DataFrame的列元素进行筛选。 importpysparkfrompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.typesimportStructType,StructField,StringType,IntegerType,ArrayTypefrompyspark.sql.functionsimportcol,array_containsspark=SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate()arra...
2.2 DataFrame API查询 类似于RDD,在DataFrame中也可以通过 .count()、 .filter()、 .show()、 .take()等来查询DataFrame中的数据。示例代码如下所示: #1.输出DataFrame中的行数 print("1.输出DataFrame中的行数:\n{}".format(swimmers.count())) #2.用filter获取age=20的id print("2.输出DataFrame中age...
功能:过滤DataFrame内的数据,返回一个过滤后的DataFrame 语法: df.filter()df.where() where和filter功能上是等价的 DSL - groupBy 分组 功能:按照指定的列进行数据的分组, 返回值是GroupedData对象 语法: df.groupBy() 传入参数和select一样,支持多种形式,不管怎么传意思就是告诉spark按照哪个列分组 ...
Pyspark是一种基于Python的大数据处理框架,它提供了丰富的API和工具,用于在分布式计算环境中处理大规模数据集。在Pyspark中,可以使用.filter()方法来过滤掉空列表。 .fil...
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、--
当然,还可以叠加filter操作,比如我们想筛选上述结果中,"sum_bonus"大于5000的,那么可以叠加一个"where"操作,代码如下: df.groupBy("department") \ .agg(sum("salary").alias("sum_salary"), \ avg("salary").alias("avg_salary"), \ sum("bonus").alias("sum_bonus"), \ ...
1 创建dataframe 1.1 读取文件创建 frompyspark.sqlimportSparkSession#sparkSession为同统一入口#创建spakr对象spark=SparkSession\.builder\.appName('readfile')\.getOrCreate()# 1.读取csv文件# 1.读取csv文件logFilePath='births_train.csv'log_df=spark.read.csv(logFilePath,encoding='utf-8',header=True...
>>>df.where("age=30").show() # filter:根据字段进行筛选 >>>df.filter("age=30").show() # limit方法获取指定DataFrame的前n行记录 >>>df.limit(1).show() # groupBy:根据字段进行group by操作 >>>df.groupBy("age") # unionAll方法:对两个DataFrame进行组合 ...