fill关键字的用法 Replace null values, alias for na.fill(). DataFrame.fillna() and DataFrameNaFunctions.fill() are aliases of each other. Parameters value –
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 = ...
sdf.createOrReplaceTempView('Iris_tmp') # 对临时视图按照sql的方式进行操作 spark.sql('select * from Iris') traffic.createOrReplaceGlobalTempView("traffic") traffic.createOrReplaceTempView("traffic") createOrReplaceGlobalTempView,使用给定名称创建或替换全局临时视图; createOrReplaceTempView,使用此DataFrame...
res = mean_value.rdd.map(lambdarow: row[avg_col]).collect() col_with_mean.append([col, res[0]])returncol_with_mean# 用平均值填充缺失值deffill_missing_with_mean(df, numeric_cols): col_with_mean = mean_of_pyspark_columns(df, numeric_cols)forcol, meanincol_with_mean: df = df.wi...
fillna(value[, subset]) Replace null values, alias for na.fill(). 空值填充 filter(condition) Filters rows using the given condition. 条件过滤 first() Returns the first row as a Row. 获取第一行 foreach(f) Applies the f function to all Row of this DataFrame. 将f 函数应用于此 DataFrame...
replace 全量替换 functions 部分替换 groupBy + agg 聚合 explode分割 isin 读取 从hive中读取数据 将数据保存到数据库中 读写csv/json pyspark.sql.functions常见内置函数 1.pyspark.sql.functions.abs(col) 2.pyspark.sql.functions.acos(col) 3.pyspark.sql.functions.add_months(start, months) 4.pyspark.sql...
from pyspark.sql.functions import regexp_replace df = spark.createDataFrame([('100sss200',)], ['str']) df.select(regexp_replace('str', '(\d)', '-').alias('d')).collect() #替换类型,正则语句,替换内容 1. 2. 3. 与时间有关的方法 将时间格式进行更改: 使用pyspark.sql.functions.dat...
spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) USING hive")spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'data/kv1.txt' INTO TABLE src")df=spark.sql("SELECT key, value FROM src WHERE key < 10 ORDER BY key")df.show(5)#5.2读取mysql数据 ...
spark.sql("CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW zipcode USING json OPTIONS"+" (path 'PyDataStudio/zipcodes.json')")spark.sql("select * from zipcode").show() 读取JSON 文件时的选项 NullValues 使用nullValues选项,可以将 JSON 中的字符串指定为 null。例如,如果想考虑一个值为1900-01-01的日期列,则在...
我有空数组(array (nullable = true)和element: (containsNull = true))的JSON文件,我想将它们转换为拼花文件。这些空字段将自动删除,而所有其他列将按预期进行转换。有没有办法用其他东西(例如["-"])替换空数组?我正在AWS Glue中运行我的代码,但是替换将使用纯PySpark和dataframes。