Column.otherwise(value: Any) → pyspark.sql.column.Column 1. 计算条件列表并返回多个可能的结果表达式之一。如果未调用Column.otherwise(),则为不匹配的条件返回None。 from pyspark.sql import functions as F sp_df.select(sp_df.linkid, F.when(sp_df.state > 2, 'red').otherwise('green')).show(...
select(instr(df.s, 'b').alias('s')).collect() [Row(s=2)] 75.pyspark.sql.functions.isnull(col) 如果列为null,则返回true的表达式 >>> df = sqlContext.createDataFrame([(1, None), (None, 2)], ("a", "b")) >>> df.select(isnull("a").alias("r1"), isnull(df.a).alias("...
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对象也有很多API,比如count、min、max、avg、sum等等 3.DataFrame之SQL 如果想使用SQL风格的语法,需要将DataFrame注册成表,采用如下的方式: 4.pyspark.sql.functions 包 里的功能函数, 返回值多数都是Column对象.例: 5.Spark...
1、 agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary")) 2、 agg(exprs: Map[String, String]) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg")) df....
ml.feature as ft from pyspark.sql.functions import isnan, isnull import os os.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS'] = '--jars xgboost4j-spark-0.72.jar,xgboost4j-0.72.jar pyspark-shell' # import findspark # findspark.init() import pyspark from pyspark.sql.session import SparkSession from pyspark...
#Register the DataFrame as a SQL temporary viewdf.CreateOrReplaceTempView("people") sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people") sqlDF.show()#+---+---+#| age| name|#+---+---+#+null|Jackson|#| 30| Martin|#| 19| Melvin|#+---|---| 您需要从某个表中选择所有...
1.value:一个文字值或一个Column表达式frompyspark.sql import functionsasFdf.select(df.name,F.when(df.age>3,1).otherwise(0)).show()+---+---+|name|CASEWHEN(age>3)THEN1ELSE0|+---+---+|Alice|0||Bob|1|+---+---+ 4.18.over(window):定义一个窗口列 1.window:一个windowspec 2.返...
new_df = fy_cx_sessions_2.withColumn('new_column_1', lit(None).cast(StringType()))#新列为NULL df = df1.join(df2, ta.name == tb.name, how='inner'/'outer'/'left'/'right')# 表连接 df.show() from pyspark.sql.functions import split, explode, concat, concat_ws# 列数据的分割 ...
df.select(multiply(col("x"), col("x"))).show 上文已经解析过,PySpark 会将 DataFrame 以 Arrow 的方式传递给 Python 进程,Python 中会转换为 Pandas Series,传递给用户的 UDF。在 Pandas UDF 中,可以使用 Pandas 的 API 来完成计算,在易用性和性能上都得到了很大的提升。
例:df.select(“name”) #使用select返回的是dataframe格式,使用df[]在选中>=2个列时返回的才是dataframe对象,否则返回的是column对象。 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 ...