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 |...
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=s...
|-- ClientNum: string (nullable = true) |-- Filters: array (nullable = true) |-- element: struct (containsNull = true) |-- Op: string (nullable = true) |-- Type: string (nullable = true) |-- Val: string (nullable = true) DF_cast = DF.select ('ClientNum',DF.Filters.cast(...
PySpark是一种基于Python的开源分布式计算框架,用于处理大规模数据集。在PySpark中,可以使用DataFrame API来处理数据帧中的if链中的"else"。 在处理数据帧中的if链时,可以使用when和otherwise函数来实现条件逻辑。when函数用于指定条件,otherwise函数用于指定条件不满足时的默认值。 以下是处理数据帧中if链中的"el...
.array_min('C').alias('min'), func.array_join('C',',').alias('join'), func.array_repeat('C',2).alias('repeat'), func.array_sort('C').alias('sort'), func.sequence(func.lit(-1),func.lit(1)).alias('seq')).show() df.select(func.element_at('C', 1).alias('element'...
# |-- list: array (nullable = true) # | |-- element: integer (containsNull = true) # |-- map: map (nullable = true) # | |-- key: float # | |-- value: string (valueContainsNull = true) 从UDF 返回复杂数据类型: df = get_df() ...
from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import ArrayType, IntegerType 定义一个Python函数来处理数组元素。这个函数将接收一个数组作为输入,并返回处理后的结果。例如,以下示例函数将数组中的每个元素加1: 代码语言:txt 复制 def increment_array_elements(arr): return [x + 1 for x in...
用户可以使用setSelectorType选择一种选择方法。 示例: AI检测代码解析 package sparkml import org.apache.spark.ml.feature.ChiSqSelector import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors import org.apache.spark.sql.SparkSession object ChiSqSelector { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = ...
for c in df.select(sc + '.*').columns]) return df 架构如下所示: df.printSchema() root |-- dataCells: array (nullable = true) | |-- element: struct (containsNull = true) | | |-- posx: long (nullable = true) | | |-- posy: long (nullable = true) ...
|-- actual_date: array (nullable = true) | |-- element: string (containsNull = true) df.select("actual_date").show(false) +---+ |actual_date | +---+ |[1997-01-15, 2019-03-27]| +---+ df.select("actual_date").withColumn("actual_date", F...