sql.functions import col # 示例:过滤掉 "column_name" 列中的空值 df = df.filter(col("column_name").isNotNull()) 5. 检查Spark配置 确保你的Spark配置正确,特别是与Parquet相关的配置。 代码语言:javascript 复制 spark.conf.set("spark.sql.parquet.c
| null| null| +---+---+ 6. 注册 UDF 以便在 SQL 查询中使用 如果你希望在 SQL 查询中使用 UDF,可以将其注册为临时函数。 spark.udf.register("to_upper_case_sql", to_upper_case, StringType()) # 现在可以在 SQL 查询中使用这个 UDF df.createOrReplaceTempView("names") result = spark.sql(...
**查询某列为null的行:** **输出list类型,list中每个元素是Row类:** 查询概况 去重set操作 随机抽样 --- 1.2 列元素操作 --- **获取Row元素的所有列名:** **选择一列或多列:select** **重载的select方法:** **还可以用where按条件选择** --- 1.3 排序 --- --- 1.4 抽样 --- --- 1.5 按...
elec_aps.append(item.split('_')[-1]) ### df.replace(to_replace, value) 前面是需要替换的值,后面是替换后的值。 data_use.insert(loc=2,column='elec_aps',value=elec_aps) data_use 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. (4)实现DataFrame的if else判断,并将生成的数据插入表格 data_use[item] = n...
正如前面创建DataFrame所使用到的StructType和StructField一样,当我们需要自定义我们列名,列数据类型,以及列空值是否为null时,需要用到pyspark所提供的StructType对象。 • StructField定义列名,数据类型,空值是否为null • StructType是StructField的集合 1、创建DataFrame import pyspark from pyspark.sql import SparkSess...
查询某列为null的行: 1 2 frompyspark.sql.functionsimportisnull df=df.filter(isnull("col_a")) 输出list类型,list中每个元素是Row类: 1 list=df.collect()#注:此方法将所有数据全部导入到本地,返回一个Array对象 查询概况 1 df.describe().show() ...
val data = spark.makeRDD(0to5) 任何命令行输入或输出都以以下方式编写: total_duration/(normal_data.count()) 粗体:表示一个新术语、一个重要词或屏幕上看到的词。例如,菜单或对话框中的词会以这种方式出现在文本中。以下是一个例子:“从管理面板中选择系统信息。” ...
70.pyspark.sql.functions.conv(col, fromBase, toBase) 71.pyspark.sql.functions.expr(str) 72.pyspark.sql.functions.from_utc_timestamp(timestamp, tz) 73.pyspark.sql.functions.greatest(*cols) 74.pyspark.sql.functions.instr(str, substr) 75.pyspark.sql.functions.isnull(col) 76.pyspark.sql.funct...
df.toPandas()3.查询PySpark DataFrame是惰性计算的,仅选择一列不会触发计算,但它会返回一个列实例:df.aColumn<'a'>大多数按列操作都返回列:from pyspark.sql import Column from pyspark.sql.functions import upper type(df.c) == type(upper(df.c)) == type(df.c.isNull())True...
df.toPandas() 3.查询 PySpark DataFrame是惰性计算的,仅选择一列不会触发计算,但它会返回一个列实例: df.a Column<'a'> 大多数按列操作都返回列: from pyspark.sql import Columnfrom pyspark.sql.functions import uppertype(df.c) == type(upper(df.c)) == type(df.c.isNull()) ...