1.select部分列查询 2.[ ]部分列查询 3.部分列查询+条件筛选 全量查询+替换 列名重命名 数据类型修改 头文件导入和测试数据创建 from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('increase delete change select').master('local').getOrCreate() 1. 2. df = spark.createDataFrame...
F.min(F.col("capacity_bytes") / F.pow(F.lit(1024), 3)).alias("min_GB"), F.max(F.col("capacity_bytes") / F.pow(F.lit(1024), 3)).alias("max_GB"), ).orderBy(F.col("max_GB"), ascending=False).show(5) # +---+---+---+ # | model| min_GB| max_GB| # +--...
df.select( fn.count('weight').alias('weight_null'), fn.count('age').alias('age_null'), fn.count('*').alias('row_num')).show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. +---+---+---+ |weight_null|age_null|row_num| +---+---+---+ | 6| 5| 7| +---+---+---+ 1. 2. 3....
3.select功能:选择DataFrame中的指定列(通过传入参数进行指定) 4. filter和where功能:过滤DataFrame内的数据,返回一个过滤后的DataFrame5.groupBy 分组功能:按照指定的列进行数据的分组, 返回值是GroupedData对象 df.groupBy() 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...
.select(F.max(F.abs(F.col('cumgood')/F.col('totalgood')-F.col('cumbad')/F.col('totalbad'))).alias('KS')) calks(ksdata).show() b. python 转 UDF 函数 defget_ks(y_true:pd.Series,y_pred:pd.Series): ''' A staticmethod to caculate the KS of the model. ...
对5行数据进行startsWith操作和endsWith操作的结果。 5.5、“substring”操作 Substring的功能是将具体索引中间的文本提取出来。在接下来的例子中,文本从索引号(1,3),(3,6)和(1,6)间被提取出来。 dataframe.select(dataframe.author.substr(1 , 3).alias("title")).show(5) ...
df.select(df.age.alias('age_value'),'name') 查询某列为null的行: 代码语言:javascript 复制 from pyspark.sql.functionsimportisnull df=df.filter(isnull("col_a")) 输出list类型,list中每个元素是Row类: 代码语言:javascript 复制 list=df.collect() ...
['name','age'])>>>from pyspark.sql.functions import *>>>df_as1 = df.alias("df_as1")>>>df_as2 = df.alias("df_as2")>>>joined_df = df_as1.join(df_as2, col("df_as1.name") == col("df_as2.name"), 'inner')>>>joined_df.select(col("df_as1.name"), col("df_as2....
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.select(df.customerID, df.tenure.between(10, 20).alias(“tenure”)).show(5) 如果需要进行筛选df中的特定区间内的数据时,可以使用下面这种通过行索引进行筛选的方式。 from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id dfWithIndex = df.withColumn("index",monotonically_increasing_id()) #...