# Using select df.select(col("age").cast('int').alias("age")) 1. 2. 2 selectExpr方法 df3 = df2.selectExpr("cast(age as int) age", "cast(isGraduated as string) isGraduated", "cast(jobStartDate as string) jobStartDate") 1. 2. 3. 3 sql方法 df=spark.sql("SELECT STRING(age...
之后,如果没有任何带有select的DataFrame操作,Spark会对其进行剪枝,根本不会执行。这就是 Spark 的惰性执行和不变性保护我们不犯错误的地方。请注意它。 所以,我们能做些什么?我们可以将结果 DataFrame 分配到一个实例中,如代码示例所示: train_df = spark.read.csv(‘training_data.csv’, header = True) tmp_...
# 检查缺失值 missing_values = transaction_data.select([count(when(col(c).isNull(), c)).alia...
将下面的项目粘贴到 bash 配置文件中。 export SPARK_PATH=~/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7export PYSPARK_DRIVER_PYTHON="jupyter"export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook"alias notebook='$SPARK_PATH/bin/pyspark --master local[2]'[In]: source .bash_profile 现在尝试在终端中打开 Jupyter notebook,导...
alias("person_behavior_vector")) 现在,我们拿到了用户基础信息向量,访问内容向量。 当然还有之前计算出来的访问内容的数字序列,但是分在不同的表里(dataframe),我们把他们拼接成一个: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pv_df = person_basic_info_with_all_binary_df.select("id", "person...
select("*", calculate_birth_year('age').alias('birth_year')) calculated_df .show(2) """ +---+---+---+---+ | address|age| name|birth_year| +---+---+---+---+ | [Nanjing, China]| 12| Li| 2008| |[Los Angeles, USA]| 14|Richard| 2006| +---+---+---+---+ ...
select( F.concat(df.str, df.int).alias('concat'), # 直接拼接 F.concat_ws('-', df.str, df.int).alias('concat_ws'), # 指定拼接符 ) df_new.show() >>> output Data: >>> +---+---+ | concat|concat_ws| +---+---+ |abcd123| abcd-123| +---+---+ 3.3 字符串重复...
from pyspark.sql.functions import col fga_py = df.groupBy('yr') .agg({'mp' : 'sum', 'fg3a' : 'sum'}) .select(col('yr'), (36*col('sum(fg3a)')/col('sum(mp)')).alias('fg3a_p36m')) .orderBy('yr') from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns plt.sty...
df= df.select(df.charge_user_id, concat_ws('_', df.pay_id, df.channel, df.sku_mode, df.buy_time, df.pay_money).alias('sku_buys'))\ .groupBy(df.charge_user_id)\ .agg(collect_list('sku_buys').alias('sku_buys')) df.createOrReplaceTempView(table_name) ...
from pyspark.sql.functions import * twoSummary.rollup("地区", "省/自治区") \ .agg(count("订单 ID").alias("total")) \ .orderBy(col("地区").asc_nulls_last(), col("省/自治区").asc_nulls_last()) \ .show() 执行以上代码,输出结果如下:...