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.
df.select(df["name"]).show() +---+ |name| +---+ |Alex| | Bob| +---+ 這裏,df["name"]的類型是Column。在這裏,您可以將select(~)的作用視為將Column對象轉換為 PySpark DataFrame。 或者等效地,也可以使用sql.function獲取Column對象: importpyspark.sql.functionsasF df.select(F.col("name"...
确定pyspark DataFrame行值是否存在于其他列中 可以在列表理解中对所有列TypeX使用when表达式,然后coalesce表达式列表: from pyspark.sql import functions as Fdf1 = df.select( F.col("Subject"), F.coalesce(*[F.when(F.col(c) == F.col("SubjectTotal"), F.lit(c)) for c in df.columns[2:]])...
但是我仍然无法将其转换为pyspark,这是我主要修改的代码 splitArrayDf = df.select(split('genre', ',').alias("genre"),"user_review") 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...
.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...
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()) ...
columns) from pyspark.sql.functions('State').drop(&#x 浏览2提问于2016-07-25得票数 4 2回答 使用PySpark移除至少具有1NA的任何行 、、 如何对dataframe的所有列执行相同的操作?可复制示例from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql.functions("4", "NA", "1")] 'var2', 浏览14提问于...
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"])) ...
从pyspark dataframe中提取架构标签 我想从pyspark数据帧创建一个python列表,其中包含特定模式“level”的模式标签。 模式是: root |-- DISPLAY: struct (nullable = true) | |-- 1WO: struct (nullable = true) | | |-- JPY: struct (nullable = true)...
for col in Rows.columns: Rows = Rows.withColumn(col, Rows[col].cast(StringType())) 我正在寻找一种方法,在将Column4的内容转换为字符串类型之前,将其更正为表示原始JSON对象的内容。以下是我到目前为止所写的内容(不包括DB插入操作) import pyspark.sql.types as T ...