连接操作:使用join()函数可以将两个DataFrame进行连接操作。例如,df1.join(df2, on='common_column', how='inner')按’common_column’列进行内连接操作。 排序操作:使用orderBy()函数可以对DataFrame进行排序操作。例如,df.orderBy('column_name')按’column_name’列进行升序排序。 分区与分区排序:使用repartiti...
orderBy和sort:按指定字段排序,默认为升序 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 train.orderBy(train.Purchase.desc()).show(5)Output:+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+|User_ID|Product_ID|Gender|Age|Occupation|City_Category|Stay_In_Current_City_...
SparkSession.builder \ .appName("Hive DataFrame Sort Example") \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() # 读取 Hive 表 df = spark.sql("SELECT * FROM your_hive_table") # 按两列排序 sorted_df = df.orderBy(col("column1").asc(), col("column2").desc()) # 显示结果 sorted_...
SparkSession+createDataFrame(data)+orderBy(column)+show()Row+ name+ age 以上是关于如何在 PySpark 中对结果集进行排序的完整指南。如果你有任何疑问,请随时询问!
PySpark 机器学习教程(全) 原文:Machine Learning with PySpark 协议:CC BY-NC-SA 4.0 一、数据的演变 在理解 Spark 之前,有必要理解我们今天所目睹的这种数据洪流背后的原因。在早期,数据是由工人生成或积累的,因此只有公司的员工将数据输入系统,
frompyspark.sqlimportWindowfrompyspark.sqlimportfunctionsasF# 定义窗口windowSpec=Window.partitionBy("column1").orderBy("column2")# 应用开窗函数df.withColumn("new_column",F.function_name().over(windowSpec)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
orderBy: DataFrame的API, 进行排序, 参数1是被排序的列, 参数2是 升序(True) 或 降序 False 5. first: DataFrame的API, 取出DF的第一行数据, 返回值结果是Row对象. # Row对象 就是一个数组, 你可以通过row['列名'] 来取出当前行中, 某一列的具体数值. 返回值不再是DF 或者GroupedData 或者Column而是...
df4.drop("CopiedColumn").show(truncate=False) 4、where() & filter() where和filter函数是相同的操作,对DataFrame的列元素进行筛选。 import pyspark from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StructType,StructField, StringType, IntegerType, ArrayType from pyspark.sql.functions...
format(column_name)) -- Example with the column types for column_name, column_type in dataset.dtypes: -- Replace all columns values by "Test" dataset = dataset.withColumn(column_name, F.lit("Test")) 12. Iteration Dictionaries # Define a dictionary my_dictionary = { "dog": "Alice",...
.orderBy("a.Column1", "b.Column1") # remove this if not required ) result_df.show(truncate=False) # Output: # +---+---+---+ # |Column1|Column1|CommonStatus| # +---+---+---+ # |abc |def |CommonRow | # |abc |ewq |NoCommon...