# Import pyspark.sql.functions as F import pyspark.sql.functions as F # Group by month and dest by_month_dest = flights.groupBy("month", "dest") # Average departure delay by month and destination by_month_dest.
# 导入必要的库和模块frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportlit 1. 2. 3. 在上述代码中,我们导入了pyspark.sql模块中的SparkSession类和lit函数。SparkSession类用于创建一个Spark会话,而lit函数用于创建常量列。 步骤2:创建一个SparkSession 在使用pyspark的任何功能之前,我们需要创建一个Spa...
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...
|-- Value: double (nullable = true) 2、使用lit 函数添加常量列 函数lit 可用于向DataFrame添加具有常数值的列。 from datetime import date from pyspark.sql.functions import lit df1 = df.withColumn('ConstantColumn1', lit(1)) \ .withColumn('ConstantColumn2', lit(date.today())) df1.show() ...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import lit # 初始化SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("AddColumnExample").getOrCreate() # 创建一个简单的DataFrame data = [("alice", 25), ("bob", 30), ("charlie", 35)] columns = ["name", "age"] df = ...
增加列有2种方法,一种是基于现在的列计算;一种是用pyspark.sql.functions的lit()增加常数列。 df.select(df.age+1,'age','name') df.select(F.lit(0).alias('id'),'age','name') 增加行 df.unionAll(df2) 删除重复记录 df.drop_duplicates() ...
sql.functions import udf from pyspark.sql import functions df = df.withColumn('customer',functions.lit("腾讯用户")) 使用udf 清洗时间格式及数字格式 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #udf 清洗时间 #清洗日期格式字段 from dateutil import parser def clean_date(str_date): try: ...
sql.functions import col, lit, udf from pyspark.sql.types import StringType, MapType import pandas as pd conf = SparkConf() \ .setAppName("your_appname") \ .set("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict") sc = SparkContext(conf=conf) hc = HiveContext(sc) """ your code ""...
(2)lit新增一列常量 # lit新增一列常量importpyspark.sql.functionsasF df = df.withColumn('mark', F.lit(1)) withColumnRenamed更改列名: (1)直接修改 # 修改单个列名new_df = df.withColumnRenamed('old_name','new_name') (2)聚合后修改 ...
[i]))) # spark自带拼接工具, 效率比udf高一点点 from pyspark.sql.functions import concat, concat_ws df = spark.createDataFrame([('abcd','123')], ['s', 'd']) # 直接拼接 df.select(concat(df.s, df.d).alias('s')).show() # abcd123 # 指定拼接符 df.select(concat_ws('-', ...