pyspark dataframe Column alias 重命名列(name) df = spark.createDataFrame( [(2, "Alice"), (5, "Bob")], ["age", "name"])df.select(df.age.alias("age2")).show()+---+|age2|+---+| 2|| 5|+---+ astype alias cast 修改列类型 data.schemaStructType([StructField('name', String...
Column.like(other: Union[Column, LiteralType, DecimalLiteral, DateTimeLiteral]) → Column 1. 类似SQL的表达式。返回基于SQL LIKE匹配的布尔列。 sp_df.filter(sp_df.times.like('%08:00:00')).show() 1. 25.otherwise等于else Column.otherwise(value: Any) → pyspark.sql.column.Column 1. 计算条件...
{ "schema":"PanderaSchema", "column":"description", "check":"dtype('ArrayType(StringType(), True)')", "error":"expected column 'description' to have type ArrayType(StringType(), True), got ArrayType(StringType(), False)" }, { "schema":"PanderaSchema", "...
Column(name='gender', description='??', dataType='string', nullable=True, isPartition=False, isBucket=False)] listDatabases 获取数据库列表 data1 = spark.catalog.listDatabases()print(data1)>>[Database(name='default', catalog='spark_catalog', description='Default Hive database', locationUri=...
.builder().master("local[2]").getOrCreate().sparkContext test("RDD should be immutable") { //given val data = spark.makeRDD(0to5) 任何命令行输入或输出都以以下方式编写: total_duration/(normal_data.count()) 粗体:表示一个新术语、一个重要词或屏幕上看到的词。例如,菜单或对话框中的词会以...
[In]: spark=SparkSession.builder.appName('data_processing').getOrCreate() [In]: df=spark.read.csv('sample_data.csv',inferSchema=True,header=True) 我们需要确保数据文件位于我们打开 PySpark 的同一个文件夹中,或者我们可以指定数据所在文件夹的路径以及数据文件名。我们可以用 PySpark 读取多种数据文件...
df=spark.read.json("./test/data/hello_samshare.json")df.show(5)df.printSchema() 5. 通过读取数据库来创建 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #5.1读取hive数据 spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) USING hive")spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPAT...
In PySpark, a column is a logical abstraction that represents a named attribute or field in a DataFrame. Columns are used to perform various operations such as selecting, filtering, aggregating, and transforming data. Each column has a name and a data type, which allows PySpark to apply functi...
read.jdbc(url=url, table=table_name, properties=prop) return data 这里返回的数据格式:pyspark.sql.dataframe.DataFrame。有了df后就可以使用pyspark进行操作,构建RFM模型了。 2.4 构建RFM模型 通过第一章的了解,我们需要通过用户的行为得到用户在周期(一个月)内的最近消费时间和当前时间的间隔,一个月内的消费...
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()# 定义结构(模式)schema = StructType([ StructField("name", StringType(), nullable=False), StructField("age", IntegerType(), nullable=True), StructField("city", StringType(), nullable=True)])# 创建 DataFrame 使用定义的结构data = [("Alice", 30,...