from pyspark.sql.types import StringType def divide_concatenation(chain): my_list = chain.to_list() my_1 = chain.split(" ") # I'd need to apply operations to est_1 and also check if I have two values, strings because some will be King Blvd but other strings just King my_1_list...
StructType(List(StructField(Category,StringType,false),StructField(ID,IntegerType,false),StructField(Value,DecimalType(10,2),true),StructField(Str_Col1,StringType,false),StructField(Str_Col2,StringType,false))) 从输出结果可以看出,当前的数据类型分别是: StringType, IntegerType, DecimalType, String...
我能够得到的输出使用下面的代码。这里的模式不是硬编码的，要获得内部数据，需要分解嵌套的列。
String str) { String[] strs = str.split(","); return Arrays.asList(strs); ...
由于Python默认的字符编码集为unicode,如果需要将字段转为Double类型,则需要进行转换。 解决方法: 代码语言:txt 复制 # Schema with two fields - person_name and person_age schema = StructType([StructField("person_name", StringType(), False),
unpivot 反转表(宽表转长表) ids: 标识列values:选中的列(LIST)variableColumnName: 列名valueColumnName:对应列的值宽表转长表,一行变多行,除了选中的ids是不变的,但是会把选中的values中的列由列变成行记录,variableColumnName记录了反转前的列名,valueColumnName 对应 variableColumnName 存储值。 data.show()+...
from pyspark.sql.types import ArrayType, StructField, StructType, StringType, IntegerType, DecimalType from decimal import Decimal # Dict List data = [{"Category": 'Category A', "ID": 1, "Value": Decimal(12.40)}, {"Category": 'Category B', "ID": 2, "Value": Decimal(30.10)}, ...
//使用StringUtils.collectionToDelimitedString将list集合转换为String String skuAttrValues = StringUtils.collectionToDelimitedString(items.getSkuAttrValues(), ";"); orderItemEntity.setSkuAttrsVals(skuAttrValues); //3、商品的优惠信息 //4、商品的积分信息 ...
StructType(List(StructField(Category,StringType,false),StructField(ID,IntegerType,false),StructField(Value,DecimalType(10,2),true))) +---+---+---+ | Category| ID| Value| +---+---+---+ |Category A| 1| 12.40| |Category B| 2| 30.10| |Category...
pyspark 转换数据类型 pyspark row 转list 1. 弹性数据集RDD RDD是一个抽象的分布式数据集合,它提供了一系列转化操作(例如基本的map()、flatMap()、filter(),类集合操作union()、intersection()、subtract())和行动操作(例如collect()、count()、take()、top()、reduce()、foreach())。可以说,RDD是非常灵活...