SQLContext,functions,types,DataFrame,SQLContext,HiveContext,SparkSession from pyspark.sql.functions import isnull,isnan,udf,from_json, col from pyspark.sql.types import DoubleType,IntegerType,StringType,DateType,StructType,StructField import datetime,time import json import os # 创建spark...
col函数的作用相当于python中的dadaframe格式的提取data[‘id’],关键是能够进行计算。可能有点难以理解,下面我举行一些例子说明 spark中我们想查看一下某列数据可以这么做 AI检测代码解析 df_kol_stats.select(col("collect_count")).show(5) +---+ |collect_count| +---+ | 0| | 91| | 251| | 0|...
介绍pyspark.sql.functions中的常用函数。 官方链接https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/reference/index.html SparkSession配置,导入pyspark包 spark.stop()spark=SparkSession\.builder\.appName('pyspark_test')\.config('spark.sql.broadcastTimeout',36000)\.config('spark.executor.memory','2G')...
Python 复制 from pyspark.sql.functions import col df_that_one_customer = df_customer.filter(col("c_custkey") == 412449) 若要根据多个条件进行筛选,请使用逻辑运算符。 例如,& 和| 可分别用于表示 AND 和OR 条件。 以下示例筛选 c_nationkey 等于20 且c_acctbal 大于1000 的行。
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, when 创建SparkSession对象: 代码语言:txt 复制 spark = SparkSession.builder.getOrCreate() 创建一个示例数据集: 代码语言:txt 复制 data = [("Alice", 25, "F"), ("Bob", 30, "M"), ("Charlie", 35, "M")]...
2、方式二:使用toDF对所有列重命名 data.toDF('x3','x4') 3、方式三:使用select重命名 frompyspark.sql.functions import col data.select(col('x1').alias('x3')) // 对多列重命名 mapping =dict(zip(['x1','x2'], ['x3','x4'])) ...
在pyspark的函数中使用变量来连接列,可以通过使用字符串拼接的方式实现。以下是一个示例: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import concat, col # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() ...
from pyspark.sql import functions as F 1. 示例数据data=[["1","2020-02-01"],["2","2019-03-01"],["3","2021-03-01"]] df=spark.createDataFrame(data, ["…
Spark-PySpark sql各种内置函数 _functions = {'lit':'Creates a :class:`Column` of literal value.','col':'Returns a :class:`Column` based on the given column name.'根据给定的列名返回一个:class:`Column`'column':'Returns a :class:`Column` based on the given column name.',根据给定的...