接下来,我们可以使用 “explode” 函数来展开 “Info” 列中的字典:from pyspark.sql.functions import explode df_exploded = df.select("ID", explode("Info").alias("Exploded")) df_exploded.show() Python Copy展开后的数据集如下所示:+---+---+ | ID| Exploded| +---+---+ | 1| [name -...
在Pyspark中,我们可以使用`explode()`函数将带有空值的列值扩展或分解为多行。 首先,让我们了解一下`explode()`函数的概念和用法。`explode()`函数用于将包含数组或M...
在PySpark中,将DataFrame的列转换为行通常可以通过explode()函数来实现。以下是关于如何在PySpark中实现列转行的详细步骤和示例代码: 1. 准备数据 首先,我们需要创建一个示例DataFrame,其中包含一些需要进行列转行操作的数据。 python from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import explode # 创...
介绍pyspark.sql.functions中的常用函数。 官方链接API Reference - PySpark 3.2.1 documentation 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')\.config('spark.driver.mem...
在Pyspark中展平Row对象可以使用explode()函数。explode()函数用于将包含数组或结构的列展开为多行,每行包含数组或结构中的一个元素。 展平Row对象的步骤如下: 导入必要的模块和函数: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import explode ...
udf from pyspark.sql import functions from pyspark.sql import types from pyspark.sql.types import DoubleType,IntegerType,StringType,DateType import datetime,time # 创建 print('===读取保存===') conf =SparkConf().setAppName("file_test") # 本地4核启动 sparkContext = SparkContext.getOrCreate...
代码注释:我们从pyspark.sql.functions导入explode函数。使用select函数选择ID,并将values列应用explode函数,重命名拆分后的列为 “value”。最后,使用show显示拆分后的 DataFrame。 4. 查看拆分后的 DataFrame 拆分后的 DataFrame 将会有多行,每个原始行中的列表元素都单独列出。
from pyspark.sql.functions import explode, first, col, monotonically_increasing_id from pyspark.sql import Row df = spark.createDataFrame([ Row(dataCells=[Row(posx=0, posy=1, posz=.5, value=1.5, shape=[Row(_type='square', _len=1)]), ...
from pyspark.sql.functions import get_json_object, col,from_unixtime, instr, length, regexp_replace, explode, from_json from pyspark.sql.types import
from pyspark.sql.functions import explode # 假设有一个名为df的DataFrame,包含名为map_col的Map类型列 # 使用explode()函数将map_col列分解为多行 exploded_df = df.select("*", explode("map_col").alias("key", "value")) # 可以进一步选择需要的列 selected_df = exploded_df.select("key", "va...