Column.eqNullSafe(other: Union[Column, LiteralType, DecimalLiteral, DateTimeLiteral]) → Column 1. 对空值的相等测试。 df1 = spark.createDataFrame([ Row(id=1, value='foo'), Row(id=2, value=None) ]) df1.select( df1['value'] == 'foo', df1['value'].eqNullSafe('foo'), df1['value...
select(year('a').alias('year')).collect() [Row(year=2015)] 92.pyspark.sql.functions.when(condition, value) 评估条件列表并返回多个可能的结果表达式之一。如果不调用Column.otherwise(),则不匹配条件返回None 参数:condition – 一个布尔的列表达式.value – 一个文字值或一个Column表达式 >>> df.selec...
通过对每行的最大值进行比较,我们可以得出每一行的最大列名。 max_columns=[]forrowindf.collect():max_value=max(row[1:])max_index=row[1:].index(max_value)+1# +1 因为第一列是 Productmax_columns.append(df.columns[max_index])df_with_max_column=df.withColumn("Max_Column",spark_max(max_c...
df.groupBy('Survived').agg(avg("Age"),avg("Fare")).show()# 聚合分析 df.select(df.Sex,df.Survived==1).show()# 带条件查询 df.sort("Age",ascending=False).collect()# 排序 # 特征加工 df=df.dropDuplicates()# 删除重复值 df=df.na.fill(value=0)# 缺失填充值 df=df.na.drop()# 或...
select(["uin", "item_id"]).distinct().join(f_value, ["uin", "item_id"], "inner") # 近一个月的消费金额 m_value = df.filter(df['pay_dimension'] == 'pay_amt').groupby("uin", "item_id").agg(func.sum("value").alias("m_value")) new_item_m_value = df.select(["uin"...
df2 = spark.sql("select *, 1 as ConstantColumn1, current_date as ConstantColumn2 from tb1") df2.show() 执行以上代码,输出结果如下: +---+---+---+---+---+ | Category| ID| Value|ConstantColumn1|ConstantColumn2| +---+---+---+---+---+ |Category A| 1| ...
Row(value='# Apache Spark') 现在,我们可以通过以下方式计算包含单词Spark的行数: lines_with_spark = text_file.filter(text_file.value.contains("Spark")) 在这里,我们使用filter()函数过滤了行,并在filter()函数内部指定了text_file_value.contains包含单词"Spark",然后将这些结果放入了lines_with_spark变量...
pyspark.sql.DataFrame、pyspark.sql.Column和 pyspark.sql.Row 一,SparkSession类 在操作DataFrame之前,首先需要创建SparkSession,通过SparkSession来操作DataFrame。 1,创建SparkSession 通过Builder类来创建SparkSession,在Databricks Notebook中,spark是默认创建,表示一个SparkSession对象: ...
defmultiply_func(a,b):returna*bmultiply=pandas_udf(multiply_func,returnType=LongType())df.select(multiply(col("x"),col("x"))).show() 上文已经解析过,PySpark 会将 DataFrame 以 Arrow 的方式传递给 Python 进程,Python 中会转换为 Pandas Series,传递给用户的 UDF。在 Pandas UDF 中,可以使用 ...
ChiSqSelector 单变量特征选择器 方差阈值选择器 特征提取 TF–IDF 在信息检索中,tf–idf(也称为TF*IDF、TFIDF、TF–IDF或Tf–idf )是词频-逆文档频率的缩写,TF–IDF是文本挖掘中广泛使用的一种特征矢量化方法,用于反映词汇对语料库中文档的重要性。