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[__...
2.Use Regular expression to replace String Column Value #Replace part of string with another string frompyspark.sql.functionsimportregexp_replace df.withColumn('address',regexp_replace('address','Rd','Road')) \ .show(truncate=False) # createVar[f"{table_name}_df"] = getattr(sys.modules[_...
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 = SparkSession.builder.getOrCreate()# 创建一个包含缺失值的 DataFramedata = ...
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",...
(3)) # 替换值 df = df.replace('male','male1') # 直接替换值 # 删除列 new_df = new_df.drop('userid') # 删除列 # 删除行 df = df.na.drop() # 扔掉任何列包含na的行 df = df.dropna(subset=['image_id', 'feat']) # 扔掉image_id或feat中任一一列包含na的行 # 筛选过滤 ...
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 ...
add_sheet("sheet1") # 消费时间,消费用户id,消费物品id,消费维度(次数,金额),消费值 column_names = ['ftime', 'uin', 'item_id', 'pay_dimension', 'value'] column_count = len(column_names) for i in range(column_count): worksheet.write(0, i, column_names[i]) # 向构建好字段的excel...
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...
# Return new dataframe replacing one value with another dataframe.na.replace(5, 15) dataFrame.replace() dataFrameNaFunctions.replace() 11、重分区 在RDD(弹性分布数据集)中增加或减少现有分区的级别是可行的。使用repartition(self,numPartitions)可以实现分区增加,这使得新的RDD获得相同/更高的分区数。分区缩...
from pyspark.sql.functions import when from pyspark.sql.functions import lit df.withColumn(col1,when(df[col1] == lit('value'),'replace_value').otherwise(df['col1']) 17. pyspark dataframe sample函数 df.sample(withReplacement = False,fraction = 0.5,seed = None 18. 筛选有空值的行 df.whe...