df.select(df["name"]).show() +---+ |name| +---+ |Alex| | Bob| +---+ 这里,df["name"]的类型是Column。在这里,您可以将select(~)的作用视为将Column对象转换为 PySpark DataFrame。 或者等效地,也可以使用sql.function获取Column对象: importpyspark.sql.functionsasF df.select(F.col("name")...
In PySpark, we can drop one or more columns from a DataFrame using the .drop("column_name") method for a single column or .drop(["column1", "column2", ...]) for multiple columns.
from pyspark.sql.functions import when import pyspark.sql.functions as F # 计算各个数值列的平均值 def mean_of_pyspark_columns(df, numeric_cols): col_with_mean = [] for col in numeric_cols: mean_value = df.select(F.avg(df[col])) avg_col = mean_value.columns[0] res = mean_value....
例如:How to automatically drop constant columns in pyspark?但我发现,没有一个答案解决了这个问题,即countDistinct()不将空值视为不同的值。因此,只有两个结果null和none NULL值的列也将被删除。一个丑陋的解决方案是将spark dataframe中的所有null值替换为您确信在dataframe中其他地方不存在的值。但就像我说的那...
根据dataframe创建一个临时视图 这个视图的生命周期是由创建这个dataframe的SparkSession决定的。如果这个视图已经存在于catalog将抛出TempTableAlreadyExistsException异常。 >>> df.createTempView("people")>>> df2 = spark.sql("select * from people")>>> sorted(df.collect()) ==sorted(df2.collect()) ...
.pyspark.enabled","true")# Generate a pandas DataFramepdf = pd.DataFrame(np.random.rand(100,3))# Create a Spark DataFrame from a pandas DataFrame using Arrowdf = spark.createDataFrame(pdf)# Convert the Spark DataFrame back to a pandas DataFrame using Arrowresult_pdf = df.select("*").to...
删除包含空值的行 DataFrame.dropna()和 DataFrameNaFunctions.drop()是同一个函数 (1.3.1版本新增) 1. 2. 3. 参数: how ——–‘any’:有一个空值就删除;’all’:全部为空才删除 thresh ——– 删除空值小于指定数字的行 ,若thresh=3,则删除有1个或2个空值的行.这个条件会覆盖上一个条件 subset ——...
Select required columns in Spark dataframe and convert to Pandas dataframe Use Pyspark plotting libraries Export dataframe to CSV and use another software for plotting 引用 rain:Pandas | 一文看懂透视表pivot_table sparkbyexamples.com/pys 如果觉得本文不错,请点个赞吧:-) ...
在上述代码中,我们使用struct(df["city"])创建了一个名为"address"的嵌套列,其中包含了原始DataFrame中的"city"列。 如果要添加多个嵌套列,可以在struct函数中传递多个列名,例如: 代码语言:txt 复制 df_with_nested_columns = df.withColumn("address", struct(df["city"], df["state"])) ...
splitArrayDf = splitArrayDf.select(explode("genre").alias("genre"),"user_review") / .groupBy("genre").agg({"user_review":"avg"}) 这会创建重复的类型字段,pandas不会。 根据您在问题中给出的示例,您可能会得到重复的genre,因为在逗号分隔符,之后和/或之前存在空格。