from pyspark.sql.functions import isnan,when,count,col null_dict = dict() for column in df.columns: print(column) value = df.select(column).withColumn('isNull_c',F.col(column).isNull()).where('isNull_c = True').count() null_dict[column] = value 6. pyspark dataframe value_counts...
print(cell.value) # A1, A2, A3这样的顺序 for column in sheet.columns: for cell in column: print(cell.value) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 以上代码就可以获得所有单元格的数据,如果要获得某行的数据,给其一个索引就行了,因为sheet.rows是生成器类型,不能使用索引,转换成list之后再使用索引...
column_values = df.select("column_name").collect() # 打印变量的值 for value in column_values: print(value[0]) 在上述示例中,我们首先创建了一个SparkSession对象,然后使用spark.read.csv方法读取了一个CSV文件并创建了一个DataFrame。接下来,我们使用df.select方法选择了名为"column_name"的列,并使用col...
AI代码解释 df.select(df.age.alias('age_value'),'name') 查询某列为null的行: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pyspark.sql.functionsimportisnull df=df.filter(isnull("col_a")) 输出list类型,list中每个元素是Row类: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 lis...
# 打印最小值print("Column1最小值: ",min_value1)print("Column2最小值: ",min_value2) 1. 2. 3. 代码解释: print用于打印最小值。 总结 本文介绍了使用pyspark DataFrame取最小值的步骤。首先,我们加载数据到DataFrame中;然后,我们选择需要操作的列;接着,我们使用聚合函数计算最小值;最后,我们展示计算...
value – 一个文字值或一个Column表达式 >>> df.select(when(df['age'] == 2, 3).otherwise(4).alias("age")).collect() [Row(age=3), Row(age=4)] >>> df.select(when(df.age == 2, df.age + 1).alias("age")).collect() [Row(age=3), Row(age=None)] df3 = df.withColumn(...
[In]:print((df.count),(len(df.columns)) [Out]: (33,5) 查看数据框中列的另一种方法是 spark 的printSchema方法。它显示了列的数据类型以及列名。 [In]:df.printSchema() [Out]: root |-- ratings: integer (nullable = true) |-- age: integer (nullable = true) ...
schema = pa.DataFrameSchema({ "column2": pa.Column(str, [ pa.Check(lambda s: s.str.startswith("value")), pa.Check(lambda s: s.str.split("_", expand=True).shape[1] == 2) ]),})向 Pandera 添加对 PySpark SQL DataFrame 的支持 在添加对 PySpark SQL 的支持的过程中...
Row(value='# Apache Spark') 现在,我们可以通过以下方式计算包含单词Spark的行数: lines_with_spark = text_file.filter(text_file.value.contains("Spark")) 在这里,我们使用filter()函数过滤了行,并在filter()函数内部指定了text_file_value.contains包含单词"Spark",然后将这些结果放入了lines_with_spark变量...
na.fill( value, subset=[ col_ ] ) return df # SAMPLE DATA --- df = pd.DataFrame({'ball_column': [0,1,2,3,4,5,6], 'keep_the': [6,5,4,3,2,1,0], 'hall_column': [2,2,2,2,2,2,2] }) df = spark.createDataFrame(df) # EXAMPLE 1: USE THE TRANSFORMER WITHOUT PIPE...