spark.sql('select * from global_temp.ldsx').show()+---+---+---+| a| b| c|+---+---+---+| 1| 2| 3|+---+---+---+ createTempView 创建临时视图 创建的临时表名已存在会报错,sql不需要使用全局域搜索 data.createTempView('ldsx_1')spark.sql('select * from ldsx_1').show...
3.select功能:选择DataFrame中的指定列(通过传入参数进行指定) 4. filter和where功能:过滤DataFrame内的数据,返回一个过滤后的DataFrame5.groupBy 分组功能:按照指定的列进行数据的分组, 返回值是GroupedData对象 df.groupBy() 传入参数和select一样,支持多种形式。GroupedData对象是一个特殊的DataFrame数据集,GroupedData...
对于Pyspark的SelectExpr()方法,它并不直接支持first()和last()函数作为表达式。first()函数用于获取DataFrame中某一列的第一个非空值,而last()函数用于获取DataFrame中某一列的最后一个非空值。 要实现类似的功能,可以使用Pyspark的orderBy()方法结合limit()方法来实现。orderBy()方法可以对DataFrame的列进行排序,而...
df.select('`Sepal.Length`', '`Sepal.Width`').orderBy('`Sepal.Width`') df.select('`Sepal.Length`', '`Sepal.Width`').orderBy('`Sepal.Width`',ascending=0) df.select('`Sepal.Length`', '`Sepal.Width`').orderBy(df['`Sepal.Width`'].desc()) df.orderBy(df['`Sepal.Length`'].d...
一、Row对象理解 二、Row操作函数 1.asDict 2.count 三、Column对象理解 四、Column操作函数 1.alias别名 2.asc升序 3.asc_nulls_first空值前置升序 4.asc_nulls_last空值后置升序 5.astype数据类型转换 6.between范围筛选 7.bitwiseAND位运算and 8.bitwiseOR位运算or ...
3.select 功能:选择DataFrame中的指定列(通过传入参数进行指定) 4. filter和where 功能:过滤DataFrame内的数据,返回一个过滤后的DataFrame 5.groupBy 分组 功能:按照指定的列进行数据的分组, 返回值是GroupedData对象 df.groupBy() 1. 传入参数和select一样,支持多种形式。GroupedData对象是一个特殊的DataFrame数据集,...
for row in datacollect: print(row['firstname'] + ': ' + row['state']) 结果: Select() VS Collect() select()返回一个包含指定列的新的DataFrame,而collect()以列表形式返回整个数据集。 select()是一个transformation操作,而collect()是一个action操作。
return discounted_data.select("customerID", "totalAmt", "state", "discountedTotalAmt").show() display(no_udf(df)) # 显示处理后的数据 在这个例子中,我们使用内置的PySpark函数“when和otherwise”来依次检查多个条件。这样的例子不胜枚举。pyspark.sql.functions.transform是自PySpark 3.1.0版本起提供的函数...
df = df.select(col("col_1").cast("string"), col("col_2").alias("col_2_"))# 选择col_1列和col_2列,并将col_1列转换为string格式,将col_2列重命名为col_2_,此时不再存在col_2 AI代码助手复制代码 将几列连接起来形成新列 frompyspark.sql.functionsimportconcat_ws ...
查询操作可被用于多种目的,比如用“select”选择列中子集,用“when”添加条件,用“like”筛选列内容。接下来将举例一些最常用的操作。完整的查询操作列表请看Apache Spark文档。 5.1、“Select”操作 可以通过属性(“author”)或索引(dataframe[‘author’])来获取列。