**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...
以下代码片段是数据框的一个快速示例: # spark is an existing SparkSessiondf = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")# Displays the content of the DataFrame to stdoutdf.show()#+---+---+#| age| name|#+---+---+#+null|Jackson|#| 30| Martin|#| 19| Melvin|#+-...
SQLContext,HiveContext,SparkSession from pyspark.sql.functions import isnull,isnan,udf from pyspark.sql import functions from pyspark.sql import types from pyspark.sql.types import DoubleType,IntegerType,StringType,DateType import datetime,time #...
from pyspark.sql.types import * """ __all__ = [ "DataType", "NullType", "StringType", "BinaryType", "BooleanType", "DateType", "TimestampType", "DecimalType", "DoubleType", "FloatType", "ByteType", "IntegerType", "LongType", "ShortType", "ArrayType", "MapType", "StructFi...
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.compression.codec", "snappy") 6. 调试错误信息 ...
df.withColumn("is_not_null", isnotnull(col("value"))) 6.聚合函数 count:计数。 sum:求和。 avg/mean:平均值。 min/max:最小值/最大值。 collect_list/collect_set:收集所有值到列表/集合。 groupby:按列分组。 from pyspark.sql.functions import count, sum, avg, mean, min, max, collect_list...
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() ...
To remove a column containing NULL values, what is the cut-off of average number of NULL values beyond which you will delete the column? 20% 40% 50% Depends on the data set 第5个问题 By default, count() will show results in ascending order. True False 第6 个问题 What functions do ...
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()) ...
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()) ...