StructField是StructType的一个成员,用于定义一个字段的名称、数据类型和是否可为空。以下是一个示例: frompyspark.sql.typesimportStructType,StructField,StringType,IntegerType schema=StructType([StructField("name",StringType(),True),StructField("age",IntegerType(),True),StructField("city",StringType(),Tr...
from pyspark.sql.types import * from pyspark.sql import Row from datetime import datetime schema = StructType([StructField("name", StringType(), nullable = False), StructField("score", IntegerType(), nullable = True), StructField("birthday", DateType(), nullable = True)]) rdd = sc.par...
df2.select("name").show(truncate=False) 结果: 可以看到,它直接显示出了第一列,那么如果我们想选取嵌套在第一列中的某一列,可以使用以下方式: df2.select("name.firstname","name.lastname").show(truncate=False) 输出: 当然也可以获取嵌套在第一列中的所有列: df2.select("name.*").show(truncate=...
9.val schema = new StructType(Array( 10. StructField("sepal length", DoubleType, true), 11. StructField("sepal width", DoubleType, true), 12. StructField("petal length", DoubleType, true), 13. StructField("petal width", DoubleType, true), 14. StructField("class", StringType, true...
StructField(name='id', dataType=tp.IntegerType(), nullable= True), tp.StructField(name='label', dataType=tp.IntegerType(), nullable= True), tp.StructField(name='tweet', dataType=tp.StringType(), nullable= True) ]) # 加载数据集 print('正在加载数据集...\n') my_data = spark...
mySchema = StructType([ StructField("user_id", StringType(), True) ,StructField("news_id", IntegerType(), True), StructField("rating", DoubleType(), True), StructField("similarity", DoubleType(), True)]) for_rating1 = temp3.toDF(schema=mySchema) for_rating1.createOrReplaceTempVi...
StructField('Business_Unit',StringType()), StructField('y',DoubleType()), StructField('yhat',DoubleType()), StructField('yhat_upper',DoubleType()), StructField('yhat_lower',DoubleType()) ])frompyspark.sql.functionsimportpandas_udf, PandasUDFType@pandas_udf(result_schema, ...
PySpark Schema 定义了数据的结构,换句话说,它是 DataFrame 的结构。PySpark SQL 提供 StructType 和 StructField 类以编程方式指定 DataFrame 的结构。 如果事先知道文件的架构并且不想使用inferSchema选项来指定列名和类型,请使用指定的自定义列名schema并使用schema选项键入。
我可以使用datetime.datetime()创建类型为timestamp的新列 import datetime from pyspark.sql.functions import lit from pyspark.sql.types import * df = sqlContext.createDataFrame([(datetime.date(2015,4,8),)], StructType([StructField("date", DateType(), True)])) df = df.select(df.date, lit(...
from pyspark.sql.types import StructType, StructField,StringType, IntegerType, FloatType, DateType my_schema = StructType(\[ StructField("COL-a", IntegerType(), True), StructField("Date", DateType(), True), StructField("COL-b", FloatType(), True), StructField("COL-c...