处理PySpark DataFrame 列可以通过以下几种方式实现: 选择列(Selecting Columns):使用 select() 方法选择需要的列。可以通过列名或使用 col() 函数指定列。示例代码如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col spark ...
DataFrame基础操作 1、select() select函数选择DataFrame的一列或者多列,返回新的DataFrame importpysparkfrompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate()data=[("James","Smith","USA","CA"),("Michael","Rose","USA","NY"),("Robert","Williams",...
sparkDF.printSchema():打印schema,列的属性信息打印出来【这是pandas中没有的】 sparkDF.columns:将列名打印出来 Top~~ 3、选择列 【select函数,原pandas中没有】 sparkDF.select('列名1','列名2‘).show():选择dataframe的两列数据显示出来 sparkDF.select ( sparkDF['列名1']+1 , '列名2' ).show()...
PySpark DataFrame选择某几行 1、collect(): print(dataframe.collect()[index]) 2、dataframe.first() 3、dataframe.head(num_rows)、dataframe.tail(num_rows),head、tail配合使用可以取得中间指定位置的行 4、dataframe.select([columns]).collect()[index] 5、dataframe.take(num_rows),同head()方法 转自:h...
Select操作 在PySpark中,select()函数是用来从DataFrame结构中选择一个或多个列,同样可以选择嵌套的列。select()在PySpark中是一个transformation函数,它返回一个包含指定列的新的DataFrame。 首先,我们先创建一个DataFrame。 importpysparkfrompyspark.sqlimportSparkSession ...
6.1 distinct:返回一个不包含重复记录的DataFrame 6.2 dropDuplicates:根据指定字段去重 --- 7、 格式转换 --- pandas-spark.dataframe互转 转化为RDD --- 8、SQL操作 --- --- 9、读写csv --- 延伸一:去除两个表重复的内容 参考文献 1、--
second_column=df.select(df.columns[1])# 使用 df.columns 索引选择第二列 1. 2. 步骤5:显示结果 最后,我们需要展示选择的第二列数据: second_column.show()# 显示第二列的内容 1. 2. 状态图 我们可以用状态图来表示整个过程: 导入库创建SparkSession创建示例DataFrame选择第二列显示结果 ...
pyspark dataframe 重命名 pyspark修改列名,DataFrame创建1、RDD转换DataFrame首先创建一个rdd对象frompyspark.sqlimportSparkSessioncolumns=["language","users_count"]data=[("Java","20000"),("Python","100000"),("Scala","3000")]spark=SparkSession
a=[('Alice',2),('Bob',5)]df=sqlContext.createDataFrame(a,['name','age'])from pyspark.sql.functionsimport*df_as1=df.alias('df_as1')df_as2=df.alias('sf_as2')joined_df=df_as1.join(df_as2,col('df_as1.name')==col('df_as2.name'),'inner')joined_df.select(col('df_as1....