val filtered: RDD[((String, String), Int)] = reduceRdd.filter((_: ((String, String), Int))._1._1 == sb) val favTeacher: Array[((String, String), Int)] = filtered.sortBy((_: ((String, String), Int))._2, ascending = false).take(3) //上面的sortBy所用的是全局排序的方式...
def getMatch2(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { //rdd.filter(x => x.contains(this.query)) rdd.filter(x => x.contains(query)) //val q = query //如果把this.query 赋值给一个普通变量val q 那么它此时就不是类的属性了 下面的代码就可以不进行序列化 //rdd.filter(x => x.contains...
filter("length(col) > 20") # 获取列的唯一值 data.select("col").distinct() # 移除包含特定字符的行 data.filter(~F.col('col').contains('abc')) 列值处理: 包括列值分割和使用条件语句。 python # 基于空格分割列 data = data.withColumn("split", F.split(data.col, '\s+')) # ...
因此,返回到 PySpark 终端;我们已经将原始数据作为文本文件加载,就像我们在之前的章节中看到的那样。 我们将编写一个filter函数来查找所有包含单词normal的行,指示 RDD 数据,如下面的屏幕截图所示: contains_normal = raw_data.filter(lambdaline:"normal."inline) 让我们分析一下这意味着什么。首先,我们正在为 RDD ...
|contains(name, test)|+---+| false|| true|| true|| true|| true|| true|+---+data.filter(data.name.contains('test')).show()+---+---+---+---+| name|age| id|gender|+---+---+---+---+|test1| 20| 1| 女||test2| 26| 1| 男||test3| 19| 1| 女||test4| 51| ...
from pyspark.sql.functions import col, when, array # 添加类型检查 df = df.withColumn("values", when(col("values").isNotNull() & (col("values").cast("string").contains("[")), col("values")).otherwise(array())) 空值处理:如果字典中的值为None或空列表,explode函数会生成空行。可以通过...
多条件:df.filter("a > 1 and b > 0 ") 或 df.filter((df.a > 1) & (df.b ==0)) 或 df.filter((df.a > 1) | (df.b ==0)) 5 替换null值 使用fillna() 或 fill()方法 df.fillna({"a":0, "b":""}) df.na.fill({"a":0, "b":""}) ...
spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) USING hive")spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'data/kv1.txt' INTO TABLE src")df=spark.sql("SELECT key, value FROM src WHERE key < 10 ORDER BY key")df.show(5)#5.2读取mysql数据 ...
df.filter(df['title'].rlike('\w*ove')).show(10,False) # 等价于 df.filter(df.title.contains('ove')).show() 有时数据中含有上千个列,我们需要通过特定的前缀或后缀来识别想要的列,可以使用colRegex函数实现。 #以re开头的变量 df.select(df.colRegex("`re\w*`")).printSchema() ...
# 计算一列空值数目 df.filter(df['col_name'].isNull()).count() # 计算每列空值数目 for col in df.columns: print(col, "\t", "with null values: ", df.filter(df[col].isNull()).count()) 平均值填充缺失值 from pyspark.sql.functions import when import pyspark.sql.functions as F #...