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.v
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...
SELECTcolumn1,column2,...FROMtable_nameWHEREcolumn_nameIN(value1,value2,...); 1. 2. 3. 在PySpark中,我们可以使用filter()方法来实现类似的功能。下面是一个示例: frompyspark.sql.functionsimportcol# 设置查询条件values=[1,2,3,4,5]# 使用IN语句查询数据filtered_df=df.filter(col("column_name"...
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"...
df.select(df.age.alias('age_value'),'name') 查询某列为null的行: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pyspark.sql.functionsimportisnull df=df.filter(isnull("col_a")) 输出list类型,list中每个元素是Row类: 代码语言:javascript ...
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...
需要注意官网有这么一句话:The DataFrame must have only one column that is of string type. Each row becomes a new line in the output file. 意思是写txt文件时dataframe只能有一列,而且必须是string类型。 value = [("alice",), ("bob",)] df = spark.createDataFrame(value, schema="name: string...
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 ...
df.select(df.age.alias('age_value'),'name') 筛选 df.filter(df.name=='Alice') 增加列 增加列有2种方法,一种是基于现在的列计算;一种是用pyspark.sql.functions的lit()增加常数列。 df.select(df.age+1,'age','name') df.select(F.lit(0).alias('id'),'age','name') ...