df.withColumn("non_null_value", coalesce(col("value1"), col("value2"), lit(0))) # 检查是否为空/不为空 df.withColumn("is_null", isnull(col("value"))) df.withColumn("is_not_null", isnotnull(col("value"))) 6.聚合函数 count:计数。 sum:求和。 avg/mean:平均值。 min/max:最...
sql.functions import lit def idf(D, Ti): """ idf_i = log(D/Ti) :param D: 文档总数 :param Ti: 包含词t_i 的文档数 :return: """ if Ti == 0: return 0.0 return log(D *1.0 / Ti) #把idf注册为一个udf,返回值类型为float compute_idf = udf(idf, FloatType()) # 文档数 ...
3.2.6.1 创建列 df.withcolumn() # 创建新列 from pyspark.sql.functions import lit df1 = df.withColumn("nnumberOne", lit(2)) df1.show() ''' +---+---+---+---+ | id| name| age|nnumberOne| +---+---+---+---+ |1001| Tom| 12.0| 2| |1002|Jerry| 13.0| 2| |1003| J...
它的值为mean_popdf=df.withColumn('mean_popularity',lit(mean_pop))# 计算平方df=df.withColumn('varaiance',pow((df['popularity']-df['mean_popularity']),2))variance_sum=df.agg({'varaiance':'sum'}).collect()[0]['sum(varaiance)'...
在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。
PySpark SQL functions lit() and typedLit() are used to add a new column to DataFrame by assigning a literal or constant value. Both these functions return
org/3/library/pickle.html#pickle-picklable我的猜测是，您可能希望记录进入lit（）的值，而不是lit（...
43.pyspark.sql.functions.lit(col) 创建一个文字值的列 44.pyspark.sql.functions.log(arg1, arg2=None) 返回第二个参数的第一个基于参数的对数。 如果只有一个参数,那么这个参数就是自然对数。 45.pyspark.sql.functions.log1p(col) 计算给定值的自然对数加1。 46.pyspark.sql.functions.log2(col) 返回参...
org/3/library/pickle.html#pickle-picklable我的猜测是，您可能希望记录进入lit（）的值，而不是lit（...
fillna({ 'first_name': 'Tom', 'age': 0, }) # Take the first value that is not null df = df.withColumn('last_name', F.coalesce(df.last_name, df.surname, F.lit('N/A'))) # Drop duplicate rows in a dataset (distinct) df = df.dropDuplicates() # or df = df.distinct() ...