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...
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 =...
功能:选择DataFrame中的指定列(通过传入参数进行指定) 4. filter和where功能:过滤DataFrame内的数据,返回一个过滤后的DataFrame5.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 df.groupBy() 传入参数和select一样,支持多种形式。GroupedData对象是一个特殊的DataFrame数据集,GroupedData对象也有...
df=spark.createDataFrame(data,['Name','age']) res_1=df.take(2) print(res_1) 1. 2. 3. 4. 1.4 将DataFrame转化pandas.DataFrame toPandas方法可以将spark DataFrame转化为Pandas DataFrame。用法如下: data=[['Alice',26],['Jessica',23],['Shirely',33]] df=spark.createDataFrame(data,['Name'...
df.filter()df.where() where和filter功能上是等价的 网页链接 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 GroupedData对象 GroupedData对象是一个特殊的DataFrame数据集 ...
使用sql表达式可以把filter换成wheref = spark.createDataFrame([(2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=["age", "name"])df.show()+---+---+|age| name|+---+---+| 2|Alice|| 5| Bob|+---+---+df.filter(df.age>=5).show()+---+--...
where()是filter()的别名。参数:condition - 类型的一列.BooleanType或一个SQL表达式的字符串。 >>> traffic.filter(traffic.speed > 50).show(5) +---+---+---+---+---+|detectorid| starttime|volume|speed|occupancy|+---+---+---+---+---+| 100625|2015/12/1 0:00| 48|56.52| 1.29...
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、--
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查询color_df.createOrReplaceTempView("color_df") spark.sql("select count(1) from color_df").show() 4、增加删除列 代码...
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"), \ ...