builder.getOrCreate() # 读取数据并创建DataFrame df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True) # 获取列数据类型 column_types = df.dtypes # 遍历列数据类型列表 for column_name, data_type in column_types: print(f"列名: {column_name}, 数据类型: {data_type}")...
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...
[In]:frompyspark.sqlimportSparkSession [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...
Column.cast(dataType: Union[pyspark.sql.types.DataType, str]) → pyspark.sql.column.Column 1. 2. 将列强制转换为dataType类型。 sp_df.select(sp_df.linkid.cast("string").alias('linkid_str')).show() 1. 11.contains包含筛选 Column.contains(other: Union[Column, LiteralType, DecimalLiteral,...
类型最好使用pyspark.sql.types中的数据类型此代码将 DataFrame df 中的名为 “existing_column” 的列的数据类型转换为浮点数,并将结果存储在名为 “new_column” 的新列中。需要注意的是,cast 函数只返回一个新的 DataFrame,它不会修改原始的 DataFrame。如果需要在原始 DataFrame 上进行更改,可以重新分配变量。
PySpark 提供pyspark.sql.types import StructField类来定义列,包括列名(String)、列类型(DataType)、可空列(Boolean)和元数据(MetaData)。 将PySpark StructType & StructField 与 DataFrame 一起使用 在创建 PySpark DataFrame 时,我们可以使用 StructType 和 StructField 类指定结构。StructType 是 StructField 的集合...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, cast from pyspark.sql.types import DoubleType # 初始化SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("CheckNumericColumn").getOrCreate() # 创建一个示例DataFrame data = [("123",), ("456",), ("abc",), ("789...
## Initial checkimportfindsparkfindspark.init()importpysparkfrompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("Data_Wrangling").getOrCreate() SparkSession是进入点,并且将PySpark代码连接到Spark集群中。默认情况下,用于执行代码的所有节点处于cluster mode中 ...
getOrCreate() sc = spark.sparkContext data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] rdd = sc.parallelize(data) SparkSession实例化参数:通过静态类Builder来实例化。Builder 是 SparkSession 的构造器。 通过 Builder, 可以添加各种配置。可以通SparkSession.builder 来创建一个 SparkSession 的实例,并通过...
from pyspark.sql.types import * import pandas as pd from pyspark.sql import Row from datetime import datetime, date #RDD转化为DataFrame spark=SparkSession.builder.appName("jsonRDD").getOrCreate() sc=spark.sparkContext stringJSONRDD=sc.parallelize([ ...