from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 读取数据文件创建DataFrame df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True) # 选择需要的列,并将结果赋给变量 column_values = df.select("column_name").collect() # 打印变量的值...
pyspark.sql.functions.col() 是一个函数,用于引用 DataFrame 中的列。它主要用于在 Spark SQL 或 PySpark 中构建复杂的表达式和转换操作。使用col() 函数,你可以通过列名获取 DataFrame 中的列,并将其用作其他函数的参数或进行列之间的操作。以下是一些 col() 函数的常见用法示例:选择列: df.select(col("colum...
选择一列或多列:select 代码语言:javascript 复制 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 复制 jdbcDF...
在PySpark 中,agg(aggregate)函数用于对 DataFrame 进行聚合操作。它允许你在一个或多个列上应用一个或多个聚合函数,并返回计算后的结果。agg 函数常与 groupBy 结合使用,以按照指定的分组条件对数据进行聚合。它可以用于计算各种统计量,如总和、平均值、最大值、最小值等。以下是 agg 函数的示例用法: from ...
pyspark.sql.SparkSession: 是DataFrame和SQL函数的主要入口点。 pyspark.sql.DataFrame: 是Spark SQL的主要抽象对象,若干行的分布式数据,每一行都要若干个有名字的列。 跟R/Python中的DataFrame 相像 ,有着更丰富的优化。DataFrame可以有很多种方式进行构造,例如: 结构化数据文件,Hive的table, 外部数据库,RDD。
df=spark.createDataFrame(address,["id","address","state"]) df.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2.Use Regular expression to replace String Column Value #Replace part of string with another string frompyspark.sql.functionsimportregexp_replace ...
select用于选择DataFrame中的列,返回一个新的DataFrame对象。 取最小值 在选择了需要操作的列后,我们可以使用DataFrame的聚合函数来计算最小值。 # 计算最小值min_value=selected_dataframe.selectExpr("min(column1)","min(column2)").collect()# 获取最小值min_value1=min_value[0][0]min_value2=min_value...
|-- Value: double (nullable = true) 2、使用lit 函数添加常量列 函数lit 可用于向DataFrame添加具有常数值的列。 from datetime import date from pyspark.sql.functions import lit df1 = df.withColumn('ConstantColumn1', lit(1)) \ .withColumn('ConstantColumn2', lit(date.today())) ...
expr("regexp_replace(col1, col2, col3)") .alias("replaced_value") ).show()#Overlayfrompyspark.sql.functionsimportoverlay df = spark.createDataFrame([("ABCDE_XYZ","FGH")], ("col1","col2")) df.select(overlay("col1","col2",7).alias("overlayed")).show()...
|-- Value: double (nullable = true) 2、使用lit 函数添加常量列 函数lit 可用于向DataFrame添加具有常数值的列。 from datetime import date from pyspark.sql.functions import lit df1 = df.withColumn('ConstantColumn1', lit(1)) \ .withColumn('ConstantColumn2', lit(date.today())) ...