r=Row(age=11,name='Alice')print r.columns #['age','name'] 选择一列或多列:select 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df["age"]df.age df.select(“name”)df.select(df[‘name’],df[‘age’]+1)df.select(df.a,df.b,df.c)# 选择a、b、c三列 df.select(df["a"]...
过滤操作personDF.filter(personDF['age'] > 21).show()# 4.1.3.6 统计操作personDF.groupBy("age").count().show()# 5-SQL操作 创建临时试图# Creates a temporary view using the DataFramepersonDF.createOrReplaceTempView("people")# 5.1.1 查看DataFrame中的内容spark.sql("SELECT*FROM people").show...
DataFrame支持两种风格进行编程,分别是: · DSL风格 · SQL风格 DSL语法风格 DSL称之为:领域特定语言。 其实就是指DataFrame的特有API DSL风格意思就是以调用API的方式来处理Data 比如:df.where().limit() SQL语法风格 SQL风格就是使用SQL语句处理DataFrame的数据 比如:spark.sql(“SELECT * FROM xxx) DSL - sh...
DataFrame基础操作 1、select() select函数选择DataFrame的一列或者多列,返回新的DataFrame import pyspark from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate() data = [("James","Smith","USA","CA"), ("Michael","Rose","USA","NY"), (...
# 使用dataframe创建全局视图ldsxdata.createOrReplaceGlobalTempView('ldsx')# 使用新的dataframe创建全局视图ldsxspark.createDataFrame([(1,2,3)],['a','b','c']).createOrReplaceGlobalTempView('ldsx')# 结果显示最新的dataframe内容spark.sql('select * from global_temp.ldsx').show()+---+---+...
combine_first(df2) # pyspark from pyspark.sql.functions import nanvl df = spark.createDataFrame([(1.0, float('nan')), (float('nan'), 2.0)], ("a", "b")) df.select(nanvl("a", "b").alias("r1"), nanvl(df.a, df.b).alias("r2")).show() 7、分组统计 代码语言:javascript ...
创建DataFrame:使用现有数据或者通过某种方式生成 DataFrame。 选择特定列:使用select()方法。 示例代码 下面是一个代码示例,演示如何选择 DataFrame 中的特定列: frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Select Columns Example")\.getOrCreate()# 创建一个样本 Data...
second_column=df.select(df.columns[1])# 使用 df.columns 索引选择第二列 1. 2. 步骤5:显示结果 最后,我们需要展示选择的第二列数据: second_column.show()# 显示第二列的内容 1. 2. 状态图 我们可以用状态图来表示整个过程: 导入库创建SparkSession创建示例DataFrame选择第二列显示结果 ...
data.select(data['name'].alias('rename_name')).show()+---+|rename_name|+---+| ldsx|| test1|| test2|| test3|| test4|| test5|+---+ 设置dataframe别名 d1 = data.alias('ldsx1')d2 = data2.alias('ldsx2')d1.show()+---+---+---+---+| name|age| id|gender|+---+...
df.select(df['name'], df['age'] +1).show() df.filter(df['age'] >21).show() df.groupBy("age").count().show()# Register the DataFrame as a SQL temporary viewdf.createOrReplaceTempView("people") sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people") ...