Pyspark中的多个WHEN条件实现 是指在使用Pyspark进行数据处理和分析时,根据不同的条件对数据进行筛选和处理的功能。通过使用多个WHEN条件,可以根据不同的条件逻辑执行不同的操作。 在Pyspark中,可以使用when函数来实现多个WHEN条件。when函数接受一个布尔表达式和一个值,当布尔表达式为真时,返回对应的值。通过嵌套多个when...
SQL中的CASEWHEN使用Case具有两种格式。简单Case函数和Case搜索函数。...如果使用Case函数,SQL代码如下: SELECT SUM(population),CASEcountryWHEN‘中国’ THEN ‘亚洲’WHEN‘印度’ THEN ‘...SQL代码如下; SELECTCASEWHENsalary <= 500 THEN ‘1’WHENsalary > 500 AND salary <= 600 THEN ‘2’WHENsalary...
hive_context = HiveContext(sc) hive_context.sql(''' select sum(o.sale_price) ,sum(case when cate_id2 in(16,18) then o.sale_price else NULL end ) ,sum(CASE WHEN cate_id2 in(13,15,17,19,20,21,22,156) THEN o.sale_price else NULL end ) FROM dw.or_order_item_total o join...
df.selectExpr("State","CASE WHEN State='CA' THEN 'California' WHEN State='NY' THEN 'New York' END AS State_Name").show(n=5) 3.filter() 过滤 大于4000的 df.filter(df.SalesYTD>4000000).show() sql: selectSalesYTDfromdfwhereSalesYTD>4000000 多条件过滤 df.filter(df.SalesYTD>4000000 & ...
查询操作可被用于多种目的,比如用“select”选择列中子集,用“when”添加条件,用“like”筛选列内容。接下来将举例一些最常用的操作。完整的查询操作列表请看Apache Spark文档。 5.1、“Select”操作 可以通过属性(“author”)或索引(dataframe[‘author’])来获取列。
from pyspark.sql.functions import when # 1.case when age=2 then 3 else 4 df.select(when(df['age'] == 2, 3).otherwise(4).alias("age"))show() # 2.case when age=2 when age=age+1 df.select(when(df.age == 2, df.age + 1).alias("age")).show() 12. lag,lead平移 很好用...
color_df.select(color_df.color.alias('color2')).show() 3、 选择和切片筛选 # 1.列的选择 # 选择一列的几种方式,比较麻烦,不像pandas直接用df['cols']就可以了 # 需要在filter,select等操作符中才能使用 color_df.select('length').show() ...
3. when操作 from pyspark.sql.functions import when # 1.case when age=2 then 3 else 4 df.select(when(df['age'] == 2, 3).otherwise(4).alias("age")).show() # 2.case when age=2 when age=age+1 df.select(when(df.age == 2, df.age + 1).alias("age")).show() ...
select product_id, (case when version_name='other' then 'other' when size(split(version_name,'\\\.')) >= 3 then concat(split(version_name,'\\\.')[0], '.', split(version_name,'\\\.')[1], '.', substr(split(version_name,'\\\.')[2],0,1)) when size...
3|0otherwise*可以在select数据的时候和F.when进行搭配使用, 从而同时对数据进行选择性处理 # when搭配otherwise得到新数据 df.select('smoker', F.when(df.tip>3, 999).otherwise(-999)).show(3) OUT: +---+---+ |day|CASE WHEN (tip > 3) THEN 999 ELSE -999 END| +---+---+ |Sun| -999...