使用max函数计算每行某些列的最大值:df_with_max = df.withColumn("max_value", max(df["col1"], df["col2"])) 在上述代码中,我们使用withColumn方法将计算得到的最大值添加为新的列"max_value"。max函数接受多个列作为参数,并返回一个新的列,其中包含指定列的最大值。 最后,你可以通过调用show方法来...
我的做法稍有不同，改用row_number：
通过对每行的最大值进行比较,我们可以得出每一行的最大列名。 max_columns=[]forrowindf.collect():max_value=max(row[1:])max_index=row[1:].index(max_value)+1# +1 因为第一列是 Productmax_columns.append(df.columns[max_index])df_with_max_column=df.withColumn("Max_Column",spark_max(max_c...
Row(value='# Apache Spark') 现在,我们可以通过以下方式计算包含单词Spark的行数: lines_with_spark = text_file.filter(text_file.value.contains("Spark")) 在这里,我们使用filter()函数过滤了行,并在filter()函数内部指定了text_file_value.contains包含单词"Spark",然后将这些结果放入了lines_with_spark变量...
from pyspark import SQLContext, Row sqlCtx = SQLContext(sc) 1. 2. 3. 4. 5. 设置一个应用 spark = SparkSession.builder.master("local").appName("world num").config(conf = SparkConf()).getOrCreate()其中master、appName 读取文件
5.row_nmber() 窗口函数内从1开始计算 6.explode返回给定数组或映射中每个元素的新行 7.create_map...
when(condition, value1).otherwise(value2)联合使用,和sql中的case when类似 那么:当满足条件condition的指赋值为values1,不满足条件的则赋值为values2,otherwise表示,不满足条件的情况下,应该赋值为啥。 >>> from pyspark.sql import functions as F
spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) USING hive")spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'data/kv1.txt' INTO TABLE src")df=spark.sql("SELECT key, value FROM src WHERE key < 10 ORDER BY key")df.show(5)#5.2读取mysql数据 ...
To fill in missing values, use the fill method. You can choose to apply this to all columns or a subset of columns. In the example below account balances that have a null value for their account balance c_acctbal are filled with 0.Python Копирај ...
For instance, consider a dataset with a “Color” column containing the values “Red”, “Blue”, and “Green” in train data. In the test dataset, however, there might be a new value, “Yellow”. To handle this scenario, you can set the 'handleInvalid' parameter to keep: data = [...