df.select(col("column_name").alias("new_column_name")) 2.字符串操作 concat:连接多个字符串。 substring:从字符串中提取子串。 trim:去除字符串两端的空格。 ltrim:去除字符串左端的空格。 rtrim:去除字符串右端的空格。 upper/lower:将字符串转换为大写/小写。 split:根据分隔符分割字符串。 length:计算...
通过使用expr() 和regexp_replace()可以用另一个 DataFrame column 中的值替换列值。 df = spark.createDataFrame( [("ABCDE_XYZ", "XYZ","FGH")], ("col1", "col2","col3")) df.withColumn( "new_column", F.expr("regexp_replace(col1, col2, col3)").alias("replaced_value")).show()...
如上结果,函数sub(pattern,repl,string)返回的是替换之后的字符串,而subn(pattern,repl,string)返回的是一个元组,元组包含了替换之后的字符串和替换的次数. (7)splite(pattern,string,maxsplite)函数 函数splite(pattern,string,maxsplite)的功能为将字符串string分割为若干子串,并封装在列表中返回,正则表达式patte...
StringType()) # Create a new column using your UDF voter_df = voter_df.withColumn('first_and_middle_name', udfFirstAndMiddle(voter_df.splits)) # Show the DataFrame voter_df.show()
...A:实现上图1中所示效果的VBA代码如下: Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格中的数据并存放到数组中...,然后遍历该数组,在列E对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现...
schema = pa.DataFrameSchema({ "column2": pa.Column(str, [ pa.Check(lambda s: s.str.startswith("value")), pa.Check(lambda s: s.str.split("_", expand=True).shape[1] == 2) ]),})向 Pandera 添加对 PySpark SQL DataFrame 的支持 在添加对 PySpark SQL 的支持的过程中...
|-- weight: string (nullable = true # 装饰器带参数@udf(returnType=IntegerType())def ldsx(x): return int(x.split(",")[1])df1.withColumn("weight", ldsx(f.col("height_weight"))).printSchema()root |-- name: string (nullable = true) |-- height_weight: string (nullable = true...
split_file = raw_data.map(lambdaline: line.split(",")) 让我们分析一下发生了什么。我们在raw_data上调用map函数。我们向它提供了一个名为line的匿名lambda函数,在这个函数中,我们使用,来分割line函数。结果是一个分割文件。现在,这里真正发挥了 Spark 的力量。回想一下,在contains_normal.过滤器中,当我们...
需要注意官网有这么一句话:The DataFrame must have only one column that is of string type. Each row becomes a new line in the output file. 意思是写txt文件时dataframe只能有一列,而且必须是string类型。 value = [("alice",), ("bob",)] df = spark.createDataFrame(value, schema="name: string...
("Logistic regression models are neat".split(" "), ) ], ["text"]) # 学习从单词到向量的映射。 word2Vec = Word2Vec(vectorSize=3, minCount=0, inputCol="text", outputCol="result") model = word2Vec.fit(documentDF) result = model.transform(documentDF) ...