在Pyspark DataFrame中编写带有"not in"的SQL嵌套查询,可以使用join和filter操作来实现。 首先,我们需要创建两个DataFrame,一个是主查询的DataFrame,另一个是嵌套查询的DataFrame。然后,我们可以使用join操作将两个DataFrame连接起来,并使用filter操作来排除满足嵌套查询条件的行。 下面是一个示例代码:...
我们在查看的时候,可以看另外一个属性:configuration.get("parquet.private.read.filter.predicate.human.readable") = "and(noteq(id1, null), eq(id1, 4))".参考代码: org.apache.parquet.hadoop.ParquetInputFormat 的setFilterPredicate()和getFilterPredicate()函数 以SQL中过滤条件id1 = 4为例,最终生成...
sc=SparkContext(conf=sparkConf)# 打印 PySpark 版本号print("PySpark 版本号 : ",sc.version)# 创建一个包含整数的RDDrdd=sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7,8,9])# 使用 filter 方法过滤出偶数,删除奇数 even_numbers=rdd.filter(lambda x:x%2==0)# 输出过滤后的结果print(even_numbers.collect())...
for i in x: if i != 0: cnt +=1 return cnt df = df.withColumn("scene_seq", get_array_int(df.scene_seq)) df = df.withColumn('scene_num', get_nozero_num(df.scene_seq)) df = df.filter(df.scene_num > 61) df_seq = df.select("role_id","scene_seq") @pandas_udf(return...
rdd2=rdd1.filter(lambda x:x%2==1) print(rdd2.collect()) #停止SparkContext对象的运行(停止PySpark程序) sc.stop() 输出: 24/11/11 21:20:46 WARN Shell: Did not find winutils.exe: java.io.FileNotFoundException: java.io.FileNotFoundException: HADOOP_HOME and hadoop.home.dir are unset....
一、RDD#filter 方法 1、RDD#filter 方法简介 2、RDD#filter 函数语法 3、代码示例 - RDD#filter 方法示例 二、RDD#distinct 方法 1、RDD#distinct 方法简介 2、代码示例 - RDD#distinct 方法示例 一、RDD#filter 方法 1、RDD#filter 方法简介 RDD#filter 方法 可以 根据 指定的条件 过滤 RDD 对象中的元素...
从今天开始讲各种算子。 从海量数据中筛选出我们需要的数据,一直都是最传统的刚性需求 就像现代坦克的设计原则: 空间运算的刚大木就是利用空间关系来进行筛选。 在Spark里面,负责用于筛选的转换算子,叫做filter。 filter算子的原理如下: Filter算子的执行方法,必须返回的是... ...
df.filter(df.name.rlike('ice$')).collect()[Row(age=2, name='Alice')] isNotNull 列不为控制 df = spark.createDataFrame([Row(name='Tom', height=80), Row(name='Alice', height=None)])df.filter(df.height.isNotNull()).show()+---+---+|name|height|+---+---+| Tom| 80|+-...
# 计算一列空值数目 df.filter(df['col_name'].isNull()).count() # 计算每列空值数目 for col in df.columns: print(col, "\t", "with null values: ", df.filter(df[col].isNull()).count()) 平均值填充缺失值 from pyspark.sql.functions import when import pyspark.sql.functions as F #...
df = df.filter(isnan("a")) # 把a列里面数据为nan的筛选出来(Not a Number,非数字数据) SQL操作: DataFrame注册成SQL的表: df.createOrReplaceTempView("TBL1") 进行SQL查询(返回DataFrame): conf = SparkConf() ss = SparkSession.builder.appName("APP_NAME").config(conf=conf).getOrCreate() ...