df.select(col("column_name").alias("new_column_name")) 2.字符串操作 concat:连接多个字符串。 substring:从字符串中提取子串。 trim:去除字符串两端的空格。 ltrim:去除字符串左端的空格。 rtrim:去除字符串右端的空格。 upper/lower:将字符串转换为大写/小写。 split:根据分隔符分割字符串。 length:计算...
# n length of elem n = 2 for i in range(n): df = df.withColumn('l[{0}]'.format(i),df.l.getItem(i)) # 这里列名需要指定不同的列名,如果列名相同,则会将原始列替换为新的数据,列数不变 df.show() +---+---+---+---+ | l| d|l[0]|l[1]| +---+---+---+---+ |...
[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...
length_udf = pandas_udf(remaining_yrs, IntegerType()) # apply pandas udf on dataframe df.withColumn("yrs_left", length_udf(df['age'])).show(10,False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. udf应用多列 # udf using two columns def prod(rating,exp): x=rating*exp return x...
UDF有两个参数,字符串列值和第二个字符串参数。如果UDF只需要一个参数(列值),我就可以成功地调用它。anonfun$stringLength$1 cannot be cast to scala.Function1TypeError: 'Column' object is not callable 我能够修改UDF,使其只接受一个参数(列值),并且能够成功地调用它并返...
pyspark.sql.Column DataFrame 的列表达. pyspark.sql.Row DataFrame的行数据 0.2 spark的基本概念 RDD:是弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)的简称,是分布式内存的一个抽象概念,提供了一种高度受限的共享内存模型。 DAG:是Directed Acyclic Graph(有向无环图)的简称,反映RDD之间的依赖关系。 Driver Progr...
9.77 pyspark.sql.functions.length(col):New in version 1.5. 计算字符串或二进制表达式的长度 >>> sqlContext.createDataFrame([('ABC',)],['a']).select(length('a').alias('length')).collect() [Row(length=3)] 9.78 pyspark.sql.functions.levenshtein(left,right):New in version 1.5. ...
range: checks if value is given rangeisin: checks if value is given list of literalsnotin: checks if 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 matches...
Let us suppose that the application needs to add the length of the diagonals of the rectangle as a new column in the DataFrame. Since the length of the diagonal can be represented as a float DataFrame.withColumn can be used with returnType as FloatType....
frame3_1 = WEB_USER_3.withColumn("name_length", f.length(WEB_USER_3.USER_NM_1))# 新生成一列 (查看每个字段的字符长度) ST_SKU_1.withColumn('Input',F.lit('Viewed')).show() from pyspark.sql.functions import lit new_df = df1.withColumn('newCol', lit(0)).show()# 新列为0 ...