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
这将返回一个新的dataframe,其中只包含指定的列。 使用filter()方法根据条件过滤数据: 使用filter()方法根据条件过滤数据: 这将返回一个新的dataframe,其中只包含满足条件的行。 使用groupBy()和agg()方法进行聚合操作: 使用groupBy()和agg()方法进行聚合操作: 这将返回一个新的dataframe,其中按照column1进行分组,并...
首先,我们需要导入必要的Pyspark库,并创建一个示例DataFrame: # 导入Pyspark库frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSession对象spark=SparkSession.builder.appName("Get First Value").getOrCreate()# 创建示例DataFramedata=[("Alice",21,85),("Bob",22,90),("Charlie",20,75)]df=spark.createDataFrame...
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。另外,cast 函数还可用于在查询中对表达式...
spark=SparkSession.builder \.appName("Max Column Name Example")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 3. 初始化 DataFrame 为了方便演示,我们可以创建一个简单的 DataFrame。假设我们有不同产品的销售数据。 data=[("ProductA",100,200,150),("ProductB",300,250,400),("ProductC",200,100,250)]columns=["...
要将pyspark dataframe的特定列移动到dataframe的开头,可以使用select和withColumn方法来实现。 首先,使用select方法选择需要移动的列以及其他列,并将它们重新排序。然后,使用withColumn方法将需要移动的列添加到dataframe的开头。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from...
DataFrame通常除数据外还包含一些元数据。例如,列名和行名。 我们可以说DataFrames是二维数据结构,类似于SQL表或电子表格。 DataFrames用于处理大量结构化和半结构化数据 连接本地spark frompyspark.sqlimportSparkSession spark = SparkSession \ .builder \
from pyspark.sql import functions as F 然后就可以用F对象调用函数计算了。这些功能函数, 返回值多数都是Column对象. 示例: 详细的函数在后续开发中学习 DataFrame的花式操作代码 if __name__ == '__main__': spark = SparkSession.builder.appName('test').getOrCreate() sc = spark.sparkContext # Loa...
功能:选择DataFrame中的指定列(通过传入参数进行指定) 语法: 可传递: ·可变参数的cols对象,cols对象可以是Column对象来指定列或者字符串列名来指定列 ·List[Column]对象或者List[str]对象, 用来选择多个列 网页链接 功能:过滤DataFrame内的数据,返回一个过滤后的DataFrame ...
三、DataFrame PySpark应用程序从初始化SparkSession开始,SparkSession是PySpark的入口点,如下所示。如果通过PySpark可执行文件在PySpark shell中运行它,shell会自动在变量spark中为用户创建会话。 from pyspark.sql import SparkSessionspark = SparkSession.builder.getOrCreate() ...