df.select(col("column_name")) # 重命名列 df.select(col("column_name").alias("new_column_name")) 2.字符串操作 concat:连接多个字符串。 substring:从字符串中提取子串。 trim:去除字符串两端的空格。 ltrim:去除字符串左端的空格。 rtrim:去除字符串右端的空格。 upper/lower:将字符串转换为大写/小写。
1. Select Columns - Example `df = df.select( "customer_id", "customer_name" )` 2. Creating or Replacing a column - Example df = df.withColumn("always_one", F.lit(1)) df = df.withColumn("customer_id_copy",F.col("customer_id")) 3. Rename a column df.withColumnRenamed(<...
c)).alias(c) for c in transaction_data.columns]).collect() print(missing_values) # 删除包含...
sp_df.columns 1. 关于列的操作还是很多的,这涉及到DataFrame的细化处理,也是主要用于处理的对象。 四、Column操作函数 1.alias别名 Column.alias(*alias: str, **kwargs: Any) → pyspark.sql.column.Column 1. 返回此列的别名为一个或多个新名称(对于返回多个列的表达式,如分解)。 sp_df.select(sp_df....
df.select(col("列名1").alias("新列名1"),col("列名2").alias("新列名2")) 1. 2. 3. 4. 5. 减 排 排序:df.orderBy() 根据某一列排序 pd.DataFrame(rdd3_ls.sort('time').take(5), columns=rdd3_ls.columns) pd.DataFrame(rdd3_ls.sort(asc('time')).take(5), columns=rdd3_ls....
PySpark 机器学习教程(全) 原文:Machine Learning with PySpark 协议:CC BY-NC-SA 4.0 一、数据的演变 在理解 Spark 之前,有必要理解我们今天所目睹的这种数据洪流背后的原因。在早期,数据是由工人生成或积累的,因此只有公司的员工将数据输入系统,
alias("person_behavior_vector")) 现在,我们拿到了用户基础信息向量,访问内容向量。 当然还有之前计算出来的访问内容的数字序列,但是分在不同的表里(dataframe),我们把他们拼接成一个: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pv_df = person_basic_info_with_all_binary_df.select("id", "person...
select("*", calculate_birth_year('age').alias('birth_year')) calculated_df .show(2) """ +---+---+---+---+ | address|age| name|birth_year| +---+---+---+---+ | [Nanjing, China]| 12| Li| 2008| |[Los Angeles, USA]| 14|Richard| 2006| +---+---+---+---+ ...
# import select functions and types from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType from pyspark.sql.functions import floor, round # import modules using an alias import pyspark.sql.types as T import pyspark.sql.functions as F 有关数据类型的完整列表,请参阅 Spark 数据类型。 有关PySpark...
from pyspark.sql.functions import col fga_py = df.groupBy('yr') .agg({'mp' : 'sum', 'fg3a' : 'sum'}) .select(col('yr'), (36*col('sum(fg3a)')/col('sum(mp)')).alias('fg3a_p36m')) .orderBy('yr') from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns plt.sty...