from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession对象 spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建示例数据 data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)] df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"]) # 使用filter()方法筛选年龄大于等于30的数据 filtered_df =...
>>> df.filter(df.age > 3).collect() [Row(age=5, name=u'Bob')] >>> df.where(df.age == 2).collect() [Row(age=2, name=u'Alice')] >>> df.filter("age > 3").collect() [Row(age=5, name=u'Bob')] >>> df.where("age = 2").collect() [Row(age=2, name=u'Alice'...
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...
当我将dataframes注册为table并执行sql查询时,它可以正常工作: tst.createOrReplaceTempView("tst") tst_sub.createOrReplaceTempView("tst_sub") sqlContext.sql("SELECT * FROM tst WHERE time>(SELECT(max(time)) FROM tst_sub)").show() 在pyspark中,是否有任何方法可以直接使用filter、where或任何其他方法...
过滤筛选 在pyspark中支持了用filter/where等方法进行数据筛选与过滤的操作(这样的操作在习惯用pandas后未免会觉得有点冗余). from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.bulider.appName(&#
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)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查询color_df.createOrReplaceTempView("color...
在上述代码中,我们首先创建了一个示例dataframe,其中包含了姓名和年龄两列。然后,使用agg函数和MAX函数获取Age列的最大值。接下来,使用filter函数和col函数来过滤出Age列等于最大值的行。最后,使用show函数打印过滤后的结果。 对于这个问题,腾讯云提供了一系列与大数据处理相关的产品和服务,例如腾讯云数据仓库(TencentD...
where和filter函数是相同的操作,对DataFrame的列元素进行筛选。 import pyspark from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StructType,StructField, StringType, IntegerType, ArrayType from pyspark.sql.functions import col,array_contains spark = SparkSession.builder.appName('SparkByExamp...
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 GroupedData对...