orderBy和sort:按指定字段排序,默认为升序 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 train.orderBy(train.Purchase.desc()).show(5)Output:+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+|User_ID|Product_ID|Gender|Age|Occupation|City_Category|Stay_In_Current_City_...
3.1.5、tail(): 查看dataframe的后N行 3.1.6、count(): 查询总行数 3.1.7、取别名: dataframe.column.alias('new_col_name') 3.1.8、查询数据框中某列为null的行 3.1.9、输出list类型,list中每个元素是Row类: 3.1.10、describe() 和 summary(): 查看数据框中数值型列的统计情况(stddev是标准差的意思)...
DataFrameWriter.sortBy(col, *cols) 1. 根据指定列,在每个分桶中进行排序。 1.6 option DataFrameWriter.option(key, value) DataFrameWriter.options(**options) 1. 2. 将前述介绍的各种参数用key-value的形式进行指定。 二、数据准备 我们先创建一个dataframe,如下所示: value = [("alice", 18), ("bob...
SparkSession.builder \ .appName("Hive DataFrame Sort Example") \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() # 读取 Hive 表 df = spark.sql("SELECT * FROM your_hive_table") # 按两列排序 sorted_df = df.orderBy(col("column1").asc(), col("column2").desc()) # 显示结果 sorted_...
df4.drop("CopiedColumn").show(truncate=False) 4、where() & filter() where和filter函数是相同的操作,对DataFrame的列元素进行筛选。 import pyspark from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StructType,StructField, StringType, IntegerType, ArrayType from pyspark.sql.functions...
resultDf = resultDf.sort_values(by="user_review", ascending=False) 但是我仍然无法将其转换为pyspark,这是我主要修改的代码 splitArrayDf = df.select(split('genre', ',').alias("genre"),"user_review") splitArrayDf = splitArrayDf.select(explode("genre").alias("genre"),"user_review") / ...
PySpark DataFrame是惰性求值的,只是选择一列并不会触发计算,而是返回一个Column实例。 df.a 事实上,大多数按列操作都会返回Column实例。 from pyspark.sql import Column from pyspark.sql.functions import upper type(df.c) == type(upper(df.c)) == type(df.c.isNull()) 可以使用这些Column实例从DataFrame...
color_df.sort(color_df.length.desc(),color_df.color.asc()) .show() (4)orderBy排序 color_df.orderBy('length','color').show() toDF toDF(*cols) Parameters: cols –listof new column names (string)# 返回具有新指定列名的DataFramedf.toDF('f1','f2') ...
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理,于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。 1、——–查——– — 1.1 行元素查询操作 — 像SQL那样打印列表前20元素 show函数内可用int类型指定要打印的行数: df.show() df.show(30) ...
对mean_col和when以及array_sort使用aggregate函数来获得median_col。但首先,需要使用filter函数从数组中过滤空值: from pyspark.sql import functions as F foo_dfs = (foo_dfs.withColumn('col', F.array_sort(F.expr('filter(col, x -> x is not null)'))) ...