[In]: length_udf = pandas_udf(remaining_yrs, IntegerType()) 一旦我们使用 Python 函数(remaining_yrs)创建了熊猫 UDF (length_udf),我们就可以将其应用到age列并创建一个新列 yrs_left。 [In]:df.withColumn("yrs_left", length_udf(df['age'])).show(10,False) [Out]: 熊猫UDF(多列) 我们可能...
spark = SparkSession.builder.getOrCreate() df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True) 假设我们的DataFrame包含了多个列,我们可以使用length()函数计算每列的字符串长度,并使用agg()函数获取每列的最大值: 代码语言:txt 复制 max_lengths = df.agg(*[length(c).alias(c) for c ...
lineLengths = lines.map(lambdas:len(s)) totalLength = lineLengths.reduce(lambdaa, b: a + b) 在上面的代码中,我们通过调用SC.textFile("data.txt")创建了一个名为lines的新变量。sc是代表我们的 Spark 集群的 Python 对象。Spark 集群是一系列存储我们的 Spark 进程的实例或云计算机。通过调用textFile...
df=df.rename(columns={'a':'aa'}) # spark-方法1 # 在创建dataframe的时候重命名 data = spark.createDataFrame(data...# 选择一列的几种方式,比较麻烦,不像pandas直接用df['cols']就可以了 # 需要在filter,select等操作符中才能使用 color_df.select('length').show...方法 #如果a中值为空,就用b...
[Row(stringLengthString(test)=u'4')] >>> from pyspark.sql.types import IntegerType >>> SparkSession.catalog.registerFunction("stringLengthInt", lambda x: len(x), IntegerType()) >>> SparkSession.sql("SELECT stringLengthInt('test')").collect() ...
df.selectExpr('length(name) as name','name as new_name').show()+---+---+|name|new_name|+---+---+| 5| Alice|| 3| Bob|+---+---+ greatest 多列获取最大值 返回列名列表中的最大值,跳过空值。此函数至少需要2个列。如果所有参数都为null,它将返回null。 df = spark.createDataFrame...
("StringFilter").getOrCreate()# 读取数据data=[("Alice",),("Bob",),("Charlie",),("David",)]df=spark.createDataFrame(data,["name"])# 计算姓名长度df=df.withColumn("name_length",length(df["name"]))# 进行过滤filtered_df=df.filter(df["name_length"]>=5)# 展示结果filtered_df.show...
value is not in given list of literalsstr_contains: checks if value contains string literalstr_endswith: checks if value ends with string literalstr_length: checks if value length matchesstr_matches: checks if value matches string literalstr_startswith: checks if value starts with a string ...
spark.registerFunction("stringLengthString", lambda x:len(x),IntegerType()) output = spark.sql("SELECT stringLengthString('test')").collect()print(output) # [Row(stringLengthString(test)=4)] spark.udf.register("stringLengthInt", lambda x:len(x),IntegerType()) ...
将前面4列的数据类型转换为 float(假设原始数据是字符型 string); ## rename the columnsdf=data.toDF("sepal_length","sepal_width","petal_length","petal_width","class")frompyspark.sql.functionsimportcol# Convert all columns to floatforcol_nameindf.columns[:-1]:df=df.withColumn(col_name,col(...