PySpark DataFrame选择某几行 1、collect(): print(dataframe.collect()[index]) 2、dataframe.first() 3、dataframe.head(num_rows)、dataframe.tail(num_rows),head、tail配合使用可以取得中间指定位置的行 4、dataframe.select([columns]).collect()[index] 5、dataframe.take(num_rows),同head()方法 转自:h...
在 Pandas 中,要分组的列会自动成为索引,如下所示:图片要将其作为列恢复,我们需要应用 reset_index方法:df.groupby('department').agg({'employee'...我们经常要进行数据变换,最常见的是要对「字段/列」应用特定转换,在Pandas中我们可以轻松基于apply函数完成,但在PySpark 中我们可以使用udf(用户定义的函数)封装...
df = spark.createDataFrame([Row(r=Row(a=1, b="b"))]) df.select(df.r.getField("b")).show() 1. 2. 和一下的这个索引是一样的效果: df.select(df.r.a).show() 1. 19.getItem获取对象 Column.getItem(key: Any) → pyspark.sql.column.Column[source] 1. 一种表达式,它从列表中的序号...
first_row = df.first() numAttrs = len(first_row['score'].split(" ")) print("新增列的个数", numAttrs) attrs = sc.parallelize(["score_" + str(i) for i in range(numAttrs)]).zipWithIndex().collect() print("列名:", attrs) for name, index in attrs: df_split = df_split.wit...
df.createOrReplaceTempView('df1') res_unpivot = spark.sql(""" SELECT class ,year ,stack(2,'tt_score',tt_sales,'avg_score',avg_score) as (index,values) FROM df1""") #class、year为要保留的列,stack中第一个参数为需要列转行的列数,紧跟着是列名及值,列名要用引号引起来!!! #方法二: ...
defcompute(inputIterator:Iterator[IN],partitionIndex:Int,context:TaskContext):Iterator[OUT]={//...valworker:Socket=env.createPythonWorker(pythonExec,envVars.asScala.toMap)//Startathreadtofeedtheprocessinputfromourparent'siteratorvalwriterThread=newWriterThread(env,worker,inputIterator,partitionIndex,context...
df.select(df.customerID, df.tenure.between(10, 20).alias(“tenure”)).show(5) 如果需要进行筛选df中的特定区间内的数据时,可以使用下面这种通过行索引进行筛选的方式。 from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id dfWithIndex = df.withColumn("index",monotonically_increasing_id()) #...
#按照两个index分组 df.groupBy('jymc','cxkh').agg({'jyje':'sum','jysj':'max'}).orderBy('sum(jyje)',ascending=False).show(5,False) #特定函数聚合求解 12、去重 df.select(['cxkh','jymc']).dropDuplicates().show(5) 13、遍历处理,类似于Python 的lambda ...
1#除去一些不要的列,并展示前五行2drop_list = ['Dates','DayOfWeek','PdDistrict','Resolution','Address','X','Y']3data = data.select([columnforcolumnindata.columnsifcolumnnotindrop_list])4data.show(5) 1.2 显示数据结构 1#利用printSchema()方法显示数据的结构2data.printSchema() ...
defcompute(inputIterator:Iterator[IN],partitionIndex:Int,context:TaskContext):Iterator[OUT]={// ...val worker:Socket=env.createPythonWorker(pythonExec,envVars.asScala.toMap)// Start a thread to feed the process input from our parent's iteratorval writerThread=newWriterThread(env,worker,inputIterat...