regexp_extract(column, pattern, idx):从指定列中提取符合正则表达式的子字符串。column是数据源列,pattern是正则表达式模式,idx是匹配组的索引(从0开始)。 python from pyspark.sql.functions import regexp_extract df = df.withColumn("extracted_value", regexp_extract(df.source_column, r"\d+", 0)) ...
from pyspark.sql.functions import col, explode, lower, regexp_extract, split # After import pyspark.sql.functions as F 由于col、explode、lower、regexp_extract 和 split 都在 pyspark.sql.functions 中,我们可以导入整个模块。 由于新的 import 语句导入了整个 pyspark.sql.functions 模块,我们分配了关键字...
使用regexp_extract函数(),代码如下: from pyspark.sql.functions import * # 使用regexp_extract字符串函数来提取"fox",使用一个模式 strDF = spark.createDataFrame([("A fox saw a crow sitting on a tree singing \"Caw! Caw! Caw!\"",)], ["comment"]) # 使用一个模式 strDF.select(regexp_ex...
import pyspark.sql.functions as F from pyspark.sql.functions import regexp_extract,col bracket_regexp = "((?<=\()\d{4}(?=[^\(]*$))" movies_DF=movies_DF.withColumn('yearOfRelease', regexp_extract("title", bracket_regexp + "|(\d{4}$)", 0)) movies_DF.display(10000) 我正在...
regexp_extract(df.cn, "[\u4e00-\u9fa5]+", 0).alias('中文'), # 提取全部的中文字符串 ).show() >>> output Data: >>> +---+---+---+---+---+ | str| pos-0|pos-1|pos-2|中文| +---+---+---+---+---+ |100-200|100-200| 100| 200|中午| +---+---+---+-...
在这个示例中,我们使用 pyspark 的regexp_extract函数,通过指定正则表达式模式[A-Za-z]+,提取了输入字符串中的第一个连续字母子字符串作为 "first_name" 列的值。 这是一个简单示例,你可以根据实际需求和具体的正则表达式模式进行调整和扩展。 在腾讯云的生态系统中,腾讯云提供了多种产品和服务,可用于构建和...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, regexp_extract # 初始化Spark会话 spark = SparkSession.builder.appName("RegexJoinExample").getOrCreate() # 假设df1和df2已经被创建并加载了数据 # df1有一个列名为"value",df2有一个列名为"pattern" # 使用regexp_extract...
("value")) # 将单词转换为小写形式 input_df = input_df.withColumn("value", lower(col("value"))) # 将文本分割成单词,并移除标点符号 words_df = input_df.select(regexp_extract(col("value"), "[a-z]+", 0).alias("word")) # 移除 None 或空字符串 words_df = words_df.filter(col(...
常用的字符类操作有:ascii(返回字符串首字母的ASCII值)、concat、concat_ws、length、lower、lpad、ltrim、regexp_extract(按正则表达式进行抽取)、regexp_replace、repeat、reverse、rpad、rtrim、split、substring(抽取子串)、substring_index(返回第n个分隔符之前的所有字符)、translate、trim、locate(返回指定位置之后某...
regexp_extract(col("word"), "[a-z']*", 0).alias("word") ) words_nonull = words_clean.where(col("word") != "") results = words_nonull.groupby(col("word")).count() results.orderBy("count", ascending=False).show(10)