在Pyspark DataFrame中添加一个组合两列的新列,可以使用withColumn方法和concat函数来实现。 首先,使用withColumn方法创建一个新列,并使用concat函数将两列组合起来。concat函数用于连接两个或多个列,并返回一个新的列。 以下是示例代码: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql....
如何在PySpark中对DataFrame的一列进行拆分操作? 在PySpark中,你可以使用withColumn和split函数来拆分一列并保留其他列。以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import split # 创建一个SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("...
这里我们将使用withColumn方法,这种方式更加直观且与 DataFrame API 结合更好。 假设我们想要对年龄进行处理,将年龄乘以2,然后生成一个新的列Double_Age。 示例代码 frompyspark.sql.functionsimportcol# 使用 withColumn 创建新列df_with_doubled_age=df.withColumn("Double_Age",col("Age")*2)df_with_doubled_ag...
import pyspark from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StructType,StructField, StringType, IntegerType spark = SparkSession.builder.master("local[1]") \ .appName('SparkByExamples.com') \ .getOrCreate() data = [("James","","Smith","36636","M",3000), ("Micha...
df.withColumnRenamed("gender","sex").show(truncate=False) 删除列 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,Struct...
6.从pandas dataframe创建DataFrame 7.RDD与DataFrame的转换 DataFrames常用 Row 查看列名/行数 统计频繁项目 select选择和切片筛选 选择几列 多列选择和切片 between 范围选择 联合筛选 filter运行类SQL where方法的SQL 直接使用SQL语法 新增、修改列 lit新增一列常量 聚合后修改 cast修改列数据类型 排序 混合排序 ord...
from pyspark.sql import functions as F df1 = df.withColumn( "row_id", F.monotonically_increasing_id() ).withColumn( "group", F.sum(F.when(F.col("manufacturer") == "Factory", 1)).over(Window.orderBy("row_id")) ).withColumn( ...
DataFrame通常除数据外还包含一些元数据。例如,列名和行名。 我们可以说DataFrames是二维数据结构,类似于SQL表或电子表格。 DataFrames用于处理大量结构化和半结构化数据 连接本地spark frompyspark.sqlimportSparkSession spark = SparkSession \ .builder \
import pyspark.sql.functions as F data = [("X", "Y, Z", 10), ("Y", "Z, W", 7)] df = spark.createDataFrame(data, ["movie_name", "genre", "user_review"]) df1 = df.withColumn( "genre", F.explode(F.split("genre", r"\s*,\s*")) ...