df.show()#Replace stringfrompyspark.sql.functionsimportregexp_replace df.withColumn('address', regexp_replace('address','Rd','Road')) \ .show(truncate=False)#Replace stringfrompyspark.sql.functionsimportwhen df.withColumn('address', when(df.address.endswith('Rd'),regexp_replace(df.address,'...
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变量中。 我们可以修改上述命令,简单地添加.count(),如下所示: text_file.filter(text_...
""" Using UDF on SQL """ spark.udf.register("udf1", convertCase,StringType()) df.createOrReplaceTempView("NAME_TABLE") spark.sql("select Seqno, udf1(Name) as Name from NAME_TABLE") \ .show(truncate=False) 1. 2. 3. 4. 5. 1.3 注解形式更方便 @udf(returnType=StringType()) de...
1、 agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary")) 2、 agg(exprs: Map[String, String]) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg")) df....
您可以将regexp_replace与'|'.join()一起使用。第一种方法通常用于替换子字符串匹配。后者将用|连接列表中的不同元素。两者的结合将删除列表中列的任何部分。 import pyspark.sql.functions as F df = df.withColumn('column_a', F.regexp_replace('column_a', '|'.join(lst), '')) 本...
DataFrame.mapInPandas 5.分组 联合分组和应用函数 6.获取数据输入/输出 CSV Parquet ORC 四、结合Spark SQL 点关注,防走丢,如有纰漏之处,请留言指教,非常感谢 前言 要想了解PySpark能够干什么可以去看看我之前写的文章,里面很详细介绍了Spark的生态:
...可以使用DataFrame的createOrReplaceTempView方法将DataFrame注册为一个临时视图。可以使用SparkSession的sql方法执行SQL查询。...除了使用SQL查询外,还可以使用DataFrame的API进行数据操作和转换。可以使用DataFrame的write方法将数据写入外部存储。 6810 Spark SQL实战(04)-API编程之DataFrame...
大多数按列操作都返回列:from pyspark.sql import Column from pyspark.sql.functions import upper type(df.c) == type(upper(df.c)) == type(df.c.isNull())True上述生成的Column可用于从DataFrame中选择列。例如,DataFrame.select()获取返回另一个DataFrame的列实例:df.select(df.c).show()...
You can replace column values of PySpark DataFrame by using SQL string functions regexp_replace(), translate(), and overlay() with Python examples. In
DataFrame可以通过读txt,csv,json和parquet文件格式来创建。在本文的例子中,我们将使用.json格式的文件,你也可以使用如下列举的相关读取函数来寻找并读取text,csv,parquet文件格式。 #Creates a spark data frame called as raw_data. #JSON dataframe = sc.read.json('dataset/nyt2.json') ...