df["age"]df.age df.select(“name”)df.select(df[‘name’],df[‘age’]+1)df.select(df.a,df.b,df.c)# 选择a、b、c三列 df.select(df["a"],df["b"],df["c"])# 选择a、b、c三列 重载的select方法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码
在pyspark中,可以使用select方法从单个dataframe返回多列。select方法接受一个或多个列名作为参数,并返回一个新的dataframe,其中只包含指定的列。 示例代码如下: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建示例dataframe data = [...
DataFrame基础操作 1、select() select函数选择DataFrame的一列或者多列,返回新的DataFrame import pyspark from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate() data = [("James","Smith","USA","CA"), ("Michael","Rose","USA","NY"), (...
DataFrame支持两种风格进行编程,分别是: · DSL风格 · SQL风格 DSL语法风格 DSL称之为:领域特定语言。 其实就是指DataFrame的特有API DSL风格意思就是以调用API的方式来处理Data 比如:df.where().limit() SQL语法风格 SQL风格就是使用SQL语句处理DataFrame的数据 比如:spark.sql(“SELECT * FROM xxx) DSL - sh...
SQL风格就是使用SQL语句处理DataFrame的数据 比如:spark.sql(“SELECT * FROM xxx) 网页链接 功能:展示DataFrame中的数据, 默认展示20条 语法: df.show(参数1,参数2) -参数1:默认是20,控制展示多少条 -参数2:是否阶段列,默认只输出20个字符的长度,过长不显示,要显示的话 请填入 truncate=True ...
second_column=df.select(df.columns[1])# 使用 df.columns 索引选择第二列 1. 2. 步骤5:显示结果 最后,我们需要展示选择的第二列数据: second_column.show()# 显示第二列的内容 1. 2. 状态图 我们可以用状态图来表示整个过程: 导入库创建SparkSession创建示例DataFrame选择第二列显示结果 ...
PySpark DataFrame 简介 DataFrame 是 Spark 中的一个核心数据结构,它类似于 Pandas 的 DataFrame。一个 DataFrame 是一个分布式的数据集,能够以表格的形式组织数据。DataFrame 是大数据处理的基础,支持各种数据操作。 选择特定列 在PySpark 中,选择特定列相对直观。你可以使用 DataFrame 的select()方法来提取特定的列。
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|+---+...
schema 显示dataframe结构 将此DataFrame的架构作为pyspark.sql.types返回 df.schemaStructType([StructField('id', LongType(), False)])df.printSchema()root |-- id: long (nullable = false) select 查询 查询并返回新dataframe,可结合多方法使用是。 df = spark.createDataFrame([ (2, "Alice"), (5, ...
DataFrame通常除数据外还包含一些元数据。例如,列名和行名。 我们可以说DataFrames是二维数据结构,类似于SQL表或电子表格。 DataFrames用于处理大量结构化和半结构化数据 连接本地spark frompyspark.sqlimportSparkSession spark = SparkSession \ .builder \