[In]: df.columns [Out]: ['ratings','age','experience','family','mobile'] 我们可以使用“columns”方法打印数据帧中的列名列表。如我们所见,我们的数据框架中有五列。为了验证列数,我们可以简单地使用 Python 的length函数。 [In]:len(df.columns) [Out]:5 我们可以使用co
sdf.select(['user_id','name','age','score']).dropDuplicates() 1. 2. 3.1.12、sample(): 随机抽样 sample = sdf.sample(False,0.5,2) # 随机选择50%的行,取其中两个 1. 3.2、列元素操作 3.2.1、column: 获取数据框的所有列名 sdf.columns 1. 3.2.2、select(): 选择一列或多列 sdf['age'...
"origin", "dest") # Select the second set of columns temp = flights.select(flights.origin, flights.dest, flights.carrier) #这个列名的选择很像R里面的 # Define first filter filterA = flights.origin == "SEA" # Define second filter filterB = flights.dest == "PDX" # Filter the data, f...
df.join(df2, df.name == df2.name, 'inner').drop('name').sort('age').show() #创建新的column或更新重名column,指定column不存在不操作 df.withColumn('age2', df.age + 2).show() df.withColumns({'age2': df.age + 2, 'age3': df.age + 3}).show() #重命名column,指定column不存...
SPARK_HOME=_find_spark_home()#LaunchthePy4jgatewayusingSpark'sruncommandsothatwepickupthe#properclasspathandsettingsfromspark-env.shon_windows=platform.system()=="Windows"script="./bin/spark-submit.cmd"ifon_windowselse"./bin/spark-submit"command=[os.path.join(SPARK_HOME,script)] 然后创建 Java...
# Select the first set of columnsselected1=flights.select("tailnum","origin","dest")# Select the second set of columnstemp=flights.select(flights.origin,flights.dest,flights.carrier)#这个列名的选择很像R里面的# Define first filterfilterA=flights.origin=="SEA"# Define second filterfilterB=fligh...
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API,用于大规模数据处理和分布式计算。左连接(Left Join)是一种连接操作,返回左表(第一个表)的所有记录,以及右表(第二个表)中与左表匹配的记录。如果右表中没有匹配的记录,则结果中右表的部分将包含空值。 相关优势 ...
首先导入数据并使用`head()`, `columns`, `shape`, `describe()`, 和 `dtypes` 方法来快速概览数据的基本特征。接着,通过对数据进行分组操作计算每位顾客的平均订单金额,以此展示初步数据分析的过程。掌握这些技能对于高效的数据分析至关重要。 85 2 2 土木林森 | 9月前 | 数据挖掘 大数据 数据处理 数据...
# proper classpath and settings from spark-env.sh on_windows=platform.system()=="Windows"script="./bin/spark-submit.cmd"ifon_windowselse"./bin/spark-submit"command=[os.path.join(SPARK_HOME,script)] 然后创建 JavaGateway 并 import 一些关键的 class: ...
printSchema() ; columns ; describe() # SQL 查询 ## 由于sql无法直接对DataFrame进行查询,需要先建立一张临时表df.createOrReplaceTempView("table") query='select x1,x2 from table where x3>20' df_2=spark.sql(query) #查询所得的df_2是一个DataFrame对象 ...