创建DataFrame:使用现有数据或者通过某种方式生成 DataFrame。 选择特定列:使用select()方法。 示例代码 下面是一个代码示例,演示如何选择 DataFrame 中的特定列: frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Select Columns Example")\.getOrCreate()# 创建一个样本 Data...
frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,lit# 创建 Spark 会话spark=SparkSession.builder \.appName("Add Column Example")\.getOrCreate()# 创建示例 DataFramedata=[("Alice",25),("Bob",30),("Cathy",29)]columns=["Name","Age"]df=spark.createDataFrame(data,columns)# ...
在PySpark中,DataFrame是一种分布式数据集合,类似于传统数据库中的表格。要从DataFrame中选择多列并将其转换为Python列表,你可以使用以下步骤: 选择多列:使用select方法选择你感兴趣的列。 转换为RDD:将DataFrame转换为RDD(弹性分布式数据集)。 映射到列表:使用map操作将每一行转换为你想要的格式,并收集到一...
data.select(data['name'].alias('rename_name')).show()+---+|rename_name|+---+| ldsx|| test1|| test2|| test3|| test4|| test5|+---+ 设置dataframe别名 d1 = data.alias('ldsx1')d2 = data2.alias('ldsx2')d1.show()+---+---+---+---+| name|age| id|gender|+---+...
pyspark.sql.functions.col() 是一个函数,用于引用 DataFrame 中的列。它主要用于在 Spark SQL 或 PySpark 中构建复杂的表达式和转换操作。使用col() 函数,你可以通过列名获取 DataFrame 中的列,并将其用作其他函数的参数或进行列之间的操作。以下是一些 col() 函数的常见用法示例:选择列: df.select(col("colu...
combine_first(df2) # pyspark from pyspark.sql.functions import nanvl df = spark.createDataFrame([(1.0, float('nan')), (float('nan'), 2.0)], ("a", "b")) df.select(nanvl("a", "b").alias("r1"), nanvl(df.a, df.b).alias("r2")).show() 7、分组统计 代码语言:javascript ...
根据dataframe创建一个临时视图 这个视图的生命周期是由创建这个dataframe的SparkSession决定的。如果这个视图已经存在于catalog将抛出TempTableAlreadyExistsException异常。 >>> df.createTempView("people")>>> df2 = spark.sql("select * from people")>>> sorted(df.collect()) ==sorted(df2.collect()) ...
我将df的第一列(即Items列)移到一个新的dataframe(ndf)中,因此只剩下以下模式(header由日期组成,数据仅为整数): 我想从列Date1(例如df.Date1 - df.Date2)的int中减去列Date2的int,并将得到的值列(带有较大列的标题-Date1)保存/附加到已经存在的ndf数据帧(我之前移动该列的数据帧)中。然后继续减去列Dat...
# Defining a list to subset the required columnsselect_columns=['id','budget','popularity','release_date','revenue','title']# Subsetting the required columns from the DataFramedf=df.select(*select_columns)# The following command displays the data; by default it shows top 20 rowsdf.show(...
createDataFrame(data = data, schema = columns) df.show(truncate=False) 选择单列 df.select("firstname").show() 选择多列 df.select("firstname","lastname").show() 嵌套列的选择 data = [ (("James",None,"Smith"),"OH","M"), (("Anna","Rose",""),"NY","F"), (("Julia","",...