createDataFrame(data, ["name", "array_col"]) # 使用explode函数拆分数组列 df_exploded = df.select("name", explode("array_col").alias("array_element")) # 显示结果 df_exploded.show() 运行以上代码,将会得到以下结果: 代码语言:txt 复制 +---+---+ | name|array_element| +---+---+ |...
使用join操作将两个数据帧连接起来,并使用ArrayType将映射数据帧的value列映射到源数据帧的新列mapped_col中: 代码语言:txt 复制 df_mapped = df1.join(df2, df1.col2 == df2.key, 'left') \ .select(df1.col1, df1.col2, array(lit(df2.value)).alias('mapped_col')) 在上述...
tasksDF \ .select( "day", size("tasks").alias("size"), # 数组大小 sort_array("tasks").alias("sorted_tasks"), # 对数组排序 array_contains("tasks", "去烫头").alias("是否去烫头") # 是否包含 ) \ .show(truncate=False) 执行以上代码,输出结果如下: +---+---+---+---+ |day |...
根据samkart评论中的建议，我将语法改为：
您可以先使用filter来确定items是否有Bom-11，然后使用array_insert或concat将结构体插入到现有数组中。
select(col('media.variants')) # i tried also media_df = media_df.drop('media.variants') media_df = media_df.drop('variants') tweets_df = tweets_df.drop('media') 结果是: root |-- variants: array (nullable = true) | |-- element: array (containsNull = true) | | |-- element...
df.select(func.element_at('C', 1).alias('element'), func.transform('C',lambda x:x+1).alias('trans'), func.slice('C',1,2).alias('slice')).show() df=df.withColumn('D',func.array('A','B')) df.select('C','D',
Now, we can useexprfunction in pyspark to transform the input column to get the first word of each string of the array. df = df.withColumn("output", expr("filter(transform(input, x -> split(x, ' ')[0]), x -> x is not null)")) df.select("output").show(...
eDF.select(explode('mapfield').alias("key","value")).show() +---+---+ |key|value| +---+---+ | a| b| +---+---+ 5. posexplode # Returns a new row for each element with position in the given array or map.frompyspark.sqlimportRowfrompyspark.sql.functionsimportposexplodeeDF...
这将确保你使用的是Spark工具来连接数据（dataframe），而不是python工具（array）。我假设没有分区是可以...