之后,如果没有任何带有select的DataFrame操作,Spark会对其进行剪枝,根本不会执行。这就是 Spark 的惰性执行和不变性保护我们不犯错误的地方。请注意它。 所以,我们能做些什么?我们可以将结果 DataFrame 分配到一个实例中,如代码示例所示: train_df = spark.read.csv(‘training_data.csv’, header = True) tmp_...
alias("f_value")) new_item_f_value = df.select(["uin", "item_id"]).distinct().join(f_value, ["uin", "item_id"], "inner") # 近一个月的消费金额 m_value = df.filter(df['pay_dimension'] == 'pay_amt').groupby("uin", "item_id").agg(func.sum("value").alias("m_...
df.select(col("age").cast('int').alias("age")) 1. 2. 2 selectExpr方法 df3 = df2.selectExpr("cast(age as int) age", "cast(isGraduated as string) isGraduated", "cast(jobStartDate as string) jobStartDate") 1. 2. 3. 3 sql方法 df=spark.sql("SELECT STRING(age),BOOLEAN(isGrad...
在处理嵌套JSON数据时,展平嵌套JSON可以将嵌套的结构转换为扁平的表格形式,使数据更易于分析和处理。 展平嵌套JSON后的实际列名是指在展平过程中生成的列名。通常,展平操作会将嵌套的JSON结构转换为多个列,每个列代表一个嵌套层级的字段。实际列名是指这些生成的列的名称。 在PySpark中,可以使用select和alias方法来...
df.select([count(when((col(c)=='') | col(c).isNull() |isnan(c), c)).alias(c) for c in df.columns]).show() # .alias()添加别名 单向频数 计算分类变量的频数 df.groupBy(df['title']).count().show() 通常希望看到已排序的数据 ...
alias: 它是Column对象的API, 可以针对一个列 进行改名 3. withColumnRenamed: 它是DataFrame的API, 可以对DF中的列进行改名, 一次改一个列, 改多个列 可以链式调用 4. orderBy: DataFrame的API, 进行排序, 参数1是被排序的列, 参数2是 升序(True) 或 降序 False 5. first: DataFrame的API, 取出DF的第...
df.select([count(when(isnull(c), c)).alias(c) forcindf.columns]).show 这个数据集很棒,没有任何缺失值。 不必要的列丢弃dataset = dataset.drop('SkinThickness') dataset = dataset.drop('Insulin') dataset = dataset.drop('DiabetesPedigreeFunction') ...
.select(col("emp1.emp_id"),col("emp1.name"), \ col("emp2.emp_id").alias("superior_emp_id"), \ col("emp2.name").alias("superior_emp_name")) \ .show(truncate=False) 复制 在这里,我们将emp数据集与自身结合起来,以找出优秀的emp_id并name为所有员工服务。
df1 = df.select(array_join(df3.user_array, ",").alias("joined"), 'umid', 'user_array') df1.show() 2.Sting Schema 转换成 Array Schema 其中,主要有以下三种方式: 2.1 split()方法 2.2 Array()方法 2.3 自定义udf函数(灵活,但是效率低) ...
from pyspark.sql.functions import col fga_py = df.groupBy('yr') .agg({'mp' : 'sum', 'fg3a' : 'sum'}) .select(col('yr'), (36*col('sum(fg3a)')/col('sum(mp)')).alias('fg3a_p36m')) .orderBy('yr') from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns plt.sty...