创建了一个DataFrame后,可以用多种语言对DataFrame进行操作,生成DataFrame或Columns对象可以通过如下方式得到DataFrame的一列: 1. 2. ageCol = people.age 1. # To create DataFrame using SQLContext people = sqlContext.read.parquet("...") department = sqlContext.read.parquet("...") people.filter(people...
在pyspark中,可以使用filter函数从DataFrame列中选择不同的非空值。 首先,我们需要创建一个示例DataFrame: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建示例DataFrame data = [("Al...
#代码示例```python from pyspark.sql import SparkSession#创建Spark会话spark = SparkSession.builder.appName("filter_example").getOrCreate()#创建数据框data = [(30, 'male'), (20, 'female'), (28, 'male')] columns = ['age', 'gender'] df = spark.createDataFrame(data, columns) df.show...
46.pyspark.sql.functions.log2(col) 47.pyspark.sql.functions.lower(col) 48.pyspark.sql.functions.ltrim(col) 49.pyspark.sql.functions.minute(col) 51.pyspark.sql.functions.month(col) 52.pyspark.sql.functions.months_between(date1, date2) 53.pyspark.sql.functions.rand(seed=None) 54.pyspark.sql...
在Pyspark DataFrame中编写带有"not in"的SQL嵌套查询,可以使用join和filter操作来实现。 首先,我们需要创建两个DataFrame,一个是主查询的DataFrame,另一个是嵌套查询的DataFrame。然后,我们可以使用join操作将两个DataFrame连接起来,并使用filter操作来排除满足嵌套查询条件的行。 下面是一个示例代码: 代码...
过滤操作personDF.filter(personDF['age'] > 21).show()# 4.1.3.6 统计操作personDF.groupBy("age").count().show()# 5-SQL操作 创建临时试图# Creates a temporary view using the DataFramepersonDF.createOrReplaceTempView("people")# 5.1.1 查看DataFrame中的内容spark.sql("SELECT*FROM people").show...
pyspark.sql.SparkSession: 是DataFrame和SQL函数的主要入口点。 pyspark.sql.DataFrame: 是Spark SQL的主要抽象对象,若干行的分布式数据,每一行都要若干个有名字的列。 跟R/Python中的DataFrame 相像 ,有着更丰富的优化。DataFrame可以有很多种方式进行构造,例如: 结构化数据文件,Hive的table, 外部数据库,RDD。
df = spark.createDataFrame([(1, 21), (2, 30)], ("id", "age"))def filter_func(iterator): for pdf in iterator: print(pdf,type(pdf)) yield pdf[pdf.id == 1]df.mapInPandas(filter_func, df.schema).show() # 进入filter_func变成了dataframe处理 id age0 1 21 <class 'pandas.core...
filter【类似pandas中dataframe的采用列名来筛选功能】 sparkDF.filter ( sparkDF['value'] == 100 ).show():将value这一列值为100的行筛选出来 Top~~ 5、计算不重复值以及统计dataframe的行数 distinct()函数:将重复值去除 sparkDF.count():统计dataframe中有多少行 ...