假设我们已经安装了 Spark 2.3 版,为了使用 Spark,我们首先从导入和创建SparkSession对象开始。 [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...
df.withColumn("new_column", df["existing_column"].cast(StringType())) 其中,df 是一个 DataFrame,“new_column” 是新列的名称,“existing_column” 是现有列的名称,StringType() 是要转换为的目标数据类型。 例如,将一个整数列转换为浮点数列可以使用以下代码: from pyspark.sql.functions import coldf...
from pyspark.sql.functions import col 以下是一些 col() 函数的常见用法示例: 1、选择列: df.select(col("column_name")) 2、进行条件过滤: df.filter(col("column_name") > 5) 3、创建新列: df.withColumn("new_column", col("column1") + col("column2")) 4、嵌套函数调用: df.withColumn("...
AI代码解释 defcompute(inputIterator:Iterator[IN],partitionIndex:Int,context:TaskContext):Iterator[OUT]={// ...val worker:Socket=env.createPythonWorker(pythonExec,envVars.asScala.toMap)// Start a thread to feed the process input from our parent's iteratorval writerThread=newWriterThread(env,worker...
.builder().master("local[2]").getOrCreate().sparkContext test("RDD should be immutable") { //given val data = spark.makeRDD(0to5) 任何命令行输入或输出都以以下方式编写: total_duration/(normal_data.count()) 粗体:表示一个新术语、一个重要词或屏幕上看到的词。例如,菜单或对话框中的词会以...
Row(id=2, value=None) ]) df1.select( df1['value'] == 'foo', df1['value'].eqNullSafe('foo'), df1['value'].eqNullSafe(None) ).show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 18.getField获取字段 Column.getField(name: Any) → pyspark.sql.column.Column ...
创建SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 读取数据框 df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True) # 获取某列的最大绝对值 max_abs_value = df.select(max(abs(col("column_name"))).collect()[0][0] print("某列的最大绝对值为:", max_abs...
schema = pa.DataFrameSchema({ "column2": pa.Column(str, [ pa.Check(lambda s: s.str.startswith("value")), pa.Check(lambda s: s.str.split("_", expand=True).shape[1] == 2) ]),})向 Pandera 添加对 PySpark SQL DataFrame 的支持 在添加对 PySpark SQL 的支持的过程中...
() return sql_str @staticmethod def get_table_columns_info(hive_ctx, table_name): """ 获取表的字段信息 :param hive_ctx: :param table_name: 表名 :return: 字段信息,数组形式 [[column1, type1], [column2, type2]] """ sql_str = """ select * from {} limit 5 """.format(table...
value – 一个文字值或一个Column表达式 >>> df.select(when(df['age'] == 2, 3).otherwise(4).alias("age")).collect() [Row(age=3), Row(age=4)] >>> df.select(when(df.age == 2, df.age + 1).alias("age")).collect() [Row(age=3), Row(age=None)] df3 = df.withColumn(...