在Pyspark中使用regex在第一次出现时拆分字符串,可以使用regexp_replace函数结合正则表达式来实现。 首先,需要导入regexp_replace函数: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql.functions import regexp_replace 然后,使用regexp_replace函数来拆分字符串。假设我们有一个名为df的DataFrame,其中包含一个名为text的列,我们想...
在PySpark中,如何同时使用regexp_replace函数处理两列数据? regexp_replace是PySpark中的一个函数,用于在字符串中使用正则表达式替换匹配的部分。它接受三个参数:输入字符串、正则表达式模式和替换字符串。 该函数的作用是将输入字符串中与正则表达式模式匹配的部分替换为指定的替换字符串。 在PySpark中,可以使用regexp_...
1. 导入必要的库和模块 frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportregexp_replace 1. 2. 这里我们导入了SparkSession和regexp_replace函数,SparkSession用于创建Spark应用程序的入口点,regexp_replace用于执行字符串替换操作。 2. 创建SparkSession spark=SparkSession.builder.master("local").appN...
#Replace part of string with another stringfrompyspark.sql.functionsimportregexp_replace df.withColumn('address', regexp_replace('address','Rd','Road')) \ .show(truncate=False)# createVar[f"{table_name}_df"] = getattr(sys.modules[__name__], f'{table_name}_df').withColumn('STVINNO'...
#用regexp_replace字符串函数将“fox”和“Caw”替换为“animal” strDF = spark.createDataFrame([("A fox saw a crow sitting on a tree singing \"Caw! Caw! Caw!\"",)], ["comment"]) # 下面两行产生相同的输出 strDF.select(regexp_replace("comment","fox|crow","animal").alias("new_comm...
我们将使用regexp_replace函数来去掉掉所有非中文、英文和数字的字符。以下是实现代码: cleaned_df=df.withColumn("cleaned_text",regexp_replace(col("text"),r"[^0-9a-zA-Z\u4e00-\u9fa5]",""))cleaned_df.show(truncate=False) 1. 2. 3. ...
regexp_replace()、translate()、 overlay()来替换 PySpark DataFrame 的列值。 2.1 创建一个带有一些地址的 PySpark DataFrame 使用这个 DataFrame 来解释如何替换列值。 address = [ (1,"14851 Jeffrey Rd","DE"), (2,"43421 Margarita St","NY"), (3,"13111 Siemon Ave","CA")] df =spark.create...
.withColumn(feature,regexp_replace(feature,'\`','')) ) return df keys = ['id'] feature,value = 'index','value' df.new = unpivot_chinese(df, keys,feature,value) df.show() 如果数据本身不大,也可以转为pd的dataframe,然后利用pandas的melt进行列转行,最后再转回去就好了 ...
from pyspark.sql.functions import get_json_object, col,from_unixtime, instr, length, regexp_replace, explode, from_json from pyspark.sql.types import
以下代码引发错误,因为无法分配给withcolumn处的函数调用。未解析引用点亮未解析引用。否则 newdf = df_concat.withColumn("uptime", regexp_replace(col("uptime"), "[a-zA-Z]", ""))\ .withColumn("downtime", regexp_replace(col("downtime"), "[a-zA-Z]", "")) .withColumn("uptime", when(...