方法:使用函数的嵌套,将参数间接地传入。 from pyspark.sql import functions as f def generate_udf(constant_var): def test(col1, col2): if col1 == col2: return col1 else: return constant_var return f.udf(test, StringType()) df.withColumn('new_column',generate_udf('default_value')(f....
.otherwise(df.address)) \ .show(truncate=False)#Replace values from DictionarystateDic={'CA':'California','NY':'New York','DE':'Delaware'} df2=df.rdd.map(lambdax: (x.id,x.address,stateDic[x.state]) ).toDF(["id","address","state"]) df2.show()#Using translatefrompyspark.sql.f...
create_map 创建映射 df = spark.createDataFrame([("Alice", 2), ("Bob", 5)], ("name", "age"))df.show()+---+---+| name|age|+---+---+|Alice| 2|| Bob| 5|+---+---+df.select(fs.create_map('name', 'age').alias("map")).show()+---+| map|+---+|{Alice ->...
from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import StringType def array_to_string(my_list): return '[' + ','.join([str(elem) for elem in my_list]) + ']' array_to_string_udf = udf(array_to_string, StringType()) df = df.withColumn('column_as_str', array_to_...
--- 4.4 【Map和Reduce应用】返回类型seqRDDs --- --- 5、删除 --- --- 6、去重 --- 6.1 distinct:返回一个不包含重复记录的DataFrame 6.2 dropDuplicates:根据指定字段去重 --- 7、 格式转换 --- pandas-spark.dataframe互转 转化为RDD --- 8、SQL...
示例二 from pyspark.sql import Row from pyspark.sql.functions import explode eDF = spark.createDataFrame([Row( a=1, intlist=[1, 2, 3], mapfield={"a": "b"})]) eDF.select(explode(eDF.intlist).alias("anInt")).show() +---+ |anInt| +---+ | 1| | 2| | 3| +---+ isin...
在上述代码中,我们首先使用 groupBy 对 DataFrame 进行分组,按照 “groupColumn” 列的值进行分组。然后,通过 agg 函数对每个组进行聚合操作,使用 collect_list 函数来收集 “valueColumn” 列的值到一个列表中。最后,使用 alias 方法给聚合结果的列表列起名为 “listValues”,并通过 show 方法展示聚合结果。使用col...
第四章《将数据聚合和总结为有用报告》描述了如何使用 map 和 reduce 函数计算平均值,执行更快的平均值计算,并使用键/值对数据点的数据透视表。 第五章《使用 MLlib 进行强大的探索性数据分析》探讨了 Spark 执行回归任务的能力,包括线性回归和 SVM 等模型。
转换操作会创建一个新的RDD，如map、filter等，而行动操作则会触发计算并返回结果，如count、collect等。
【Map和Reduce应用】返回类型seqRDDs --- map函数应用 可以参考:Spark Python API函数学习:pyspark API(1) train.select('User_ID...udf 函数应用 from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import StringType import datetime...; Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢,没有Pandas那么及时...