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...
type_mapping = { "column1": IntegerType(), "column2": StringType(), "column3": DoubleType() } 这里以三个列为例,你可以根据实际情况进行扩展。 使用函数withColumn()和cast()来重新转换列类型: 代码语言:txt 复制 for column, data_type in type_mapping.items(): df = df.withColumn(column...
course_df=spark.createDataFrame(data).toDF(*columns) # View the dataframe course_df.show() 输出: 让我们看看dataframe的架构: Python实现 # View the column datatypes course_df.printSchema() 输出: 方法一:使用DataFrame.withColumn() DataFrame.withColumn(colName, col) 通过添加一列或替换现有的同名列来...
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...
Spark 中DataFrame数据的行转列需要用到Spark中的Pivot(透视),简单来说将用行Row形式的保存的数据转换为列Column形式的数据叫做透视;反之叫做逆透视。pivot算子在org.apache.spark.sql.RelationalGroupedDataset类中,主要有如下6个重载的方法,查看这个方法源码的注释,我们可以看到这个方法是在Spark 1.6.0开始引入的(前4...
createDataFrame(data, ["first_name", "last_name", "age"]) # 定义要连接的列名 columns_to_concat = ["first_name", "last_name"] # 使用循环连接多个列 new_column = "" for column in columns_to_concat: new_column = concat(new_column, df[column]) # 添加新列到DataFrame df = df....
return f.udf(test, StringType()) df.withColumn('new_column',generate_udf('default_value')(f.col('userID'), f.col('movieID'))).show() 使用udf对性能会有负面的影响,如果不是太过于复杂的逻辑,可以使用f.when.when.otherwise()的方式得出想要的结果。
1)data.show():显示dataframe中的数据; 2)mydata.rdd.map():将dataframe转化成rdd,然后进行map运算; map运算是每行进行单独计算,返回每行的计算结果值,形成一个新的rdd; 一般map会与lambda结合使用,通过lambda函数对map中的每行数据进行计算,例如:
), StringType(), False)" } ] }, "DATA":{ "DATAFRAME_CHECK":[ { "schema":"PanderaSchema", "column":"id", "check":"greater_than(5)", "error":"column 'id' with type IntegerType() failed validation greater_than(5)" } ] }}如上所示，错误报告...
data = feature.join(label, on=("id")) 任务2 修改column数据类型,去掉空白符和去掉重复行 打印数据schema print(data.printSchema()) root |-- id: integer (nullable = true) |-- amount_tsh: double (nullable = true) |-- date_recorded: string (nullable = true) ...