1.1 字符串格式拼接字符串 df=spark.createDataFrame([(5,"hello")],['a','b'])df=df.withColumn('v',F.format_string('%d%s',df.a,df.b))df.show() >>> output Data: >>> +---+---+---+|a|b|v|+---+---+---+|5|hello|5hello|+---+---+---+ 1.2 字符串位置 df.select...
cache()同步数据的内存 columns 返回一个string类型的数组,返回值是所有列的名字 dtypes返回一个string类型的二维数组,返回值是所有列的名字以及类型 explan()打印执行计划 物理的 explain(n:Boolean) 输入值为 false 或者true ,返回值是unit 默认是false ,如果输入true 将会打印 逻辑的和物理的 isLocal 返回值是Bo...
34.pyspark.sql.functions.format_string(format, *cols) 以printf样式格式化参数,并将结果作为字符串列返回。 参数:● format– 要格式化的格式 ● cols- 要格式化的列 35.pyspark.sql.functions.hex(col) 计算给定列的十六进制值,可以是StringType,BinaryType,IntegerType或LongType 36.pyspark.sql.functions.hour(...
from pyspark.sql.functions import format_string df = spark.createDataFrame([(5, "hello")], ['a', 'b']) df.select(format_string('%d %s', df.a, df.b).alias('v')).withColumnRenamed("v","vv").show() 4.查找字符串的位置 from pyspark.sql.functions import instr df = spark.createD...
56.pyspark.sql.functions.format_string(format, *cols) 以printf样式格式化参数,并将结果作为字符串列返回。 参数:●format– 要格式化的格式 ● cols- 要格式化的列 p.s.这里官网可能有误,参数与format_number一样了。 >>>frompyspark.sql.functions import *>>>df = sqlContext.createDataFrame([(5,"hello...
9.57 pyspark.sql.functions.format_string(format,*cols):New in version 1.5. 以printf样式格式化参数,并将结果作为字符串列返回。 参数:● format– 要格式化的格式 ● cols- 要格式化的列 In [569]: df=sqlContext.createDataFrame([(5,"hello")],['a','b']) ...
10.first提取某列的第一个值 11.format_number对数据格式化，增加几位小数位，并返回字符串 12.时间...
from pyspark.sql.functions import regexp_replace # 假设有一个名为df的DataFrame,其中包含一个名为column_name的列 # 要替换该列中的子字符串"old_string"为"new_string" df = df.withColumn("new_column_name", regexp_replace(df["column_name"], "old_string", "new_string")) 这样就创建了一个...
df=spark.createDataFrame([(1,2.,'string1',date(2000,1,1),datetime(2000,1,1,12,0)),(2,3.,'string2',date(2000,2,1),datetime(2000,1,2,12,0)),(3,4.,'string3',date(2000,3,1),datetime(2000,1,3,12,0))],schema='a long, b double, c string, d date, e timestamp')df...
{}".format(total_missing_count)) from pyspark.sql.functions import when # convert column type into numerical value """ CASH-IN : 0, CASH-OUT : 1, DEBIT: 2, PAYMENT : 3, TRANSFER: 4, """ spark_df=spark_df.withColumn("type", when(spark_df.type=="CASH_IN", 0) ...