2.Use Regular expression to replace String Column Value #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[__...
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",...
4.replac(to_replace,value,subset) 将指定列中的特定值替换为给定的新值 df.na.replace("old_value", "new_value", subset=["col1", "col2"]) 这些方法都返回一个新的 DataFrame,原始 DataFrame 不会被修改。 以下是一个使用 .na 方法处理缺失值的示例 from pyspark.sql import SparkSessionspark = Sp...
统计空缺值: 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...
(2000, 1, 3, 12, 0)) ], schema='a long, b double, c string, d date, e timestamp') df.createOrReplaceTempView("t1") # UDF- 匿名函数 spark.udf.register('xtrim', lambda x: re.sub('[ \n\r\t]', '', x), 'string') # UDF 显式函数 def xtrim2(record): return re.sub(...
### df.replace(to_replace, value) 前面是需要替换的值,后面是替换后的值。 data_use.insert(loc=2,column='elec_aps',value=elec_aps) data_use 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. (4)实现DataFrame的if else判断,并将生成的数据插入表格 data_use[item] = np.where(data_use[key_use[index]]>1, ...
然后,通过 agg 函数对每个组进行聚合操作,使用 collect_list 函数来收集 “valueColumn” 列的值到一个列表中。最后,使用 alias 方法给聚合结果的列表列起名为 “listValues”,并通过 show 方法展示聚合结果。使用collect_list 函数可以将同一组内的多个值收集到一个列表中,方便进一步对列表进行处理或者存储。你也...
这段代码将删除column_name列中的空值和无法转换为整数的值。 替换(Replace)替换操作可以帮助我们将数据中的特定值替换为其他值。例如,我们可以使用replace()函数将字符串中的特定字符或子串替换为其他字符或子串。以下是一个简单的例子: df = df.replace('old_value', 'new_value') 这段代码将把df中的所有old...
df.select(col("column_name").alias("new_column_name")) 2.字符串操作 concat:连接多个字符串。 substring:从字符串中提取子串。 trim:去除字符串两端的空格。 ltrim:去除字符串左端的空格。 rtrim:去除字符串右端的空格。 upper/lower:将字符串转换为大写/小写。
("Read SQL File").getOrCreate() df = spark.read.text("path/to/file.sql") df = df.withColumn("split_col", split(df["value"], ";")) df = df.withColumn("exploded_col", explode(df["split_col"])) df.createOrReplaceTempView("temp_view") result = spark.sql("SELECT * FROM...