我有一个数据框,其中一列是string数据类型,但实际的表示是array类型。 import pyspark from pyspark.sql import Row item = spark.createDataFrame([Row(item='fish',geography=['london','a','b','hyd']), Row(item='chicken',geography=['a','hyd','c']), Row(item='rice',geography=['a','b'...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import array # 创建SparkSession对象 spark = SparkSession.builder.appName("StringListToArray").getOrCreate() # 定义字符串列表 string_list = ["item1", "item2", "item3"] # 将字符串列表转换为ArrayType() array_column = array(*...
StructField("name", StringType(), True) ,StructField("params", ArrayType(StructType([ StructField("paramname", StringType(), True) ,StructField("type", StringType(), True) ,StructField("default", StringType(), True) ])), None) ,StructField("annotations", ArrayType(StringType()), T...
2.1 split()方法 2.2 Array()方法 2.3 自定义udf函数(灵活,但是效率低) 案例: 原始数据如上图所示, df2 = df1.withColumn('array1',array('joined')).withColumn('array2', split(col('joined'), ',')) df2.show() 3.针对Array[Array]Schema,变换成Array[String]的方法——flatten()方法 pyspark中f...
1. Converts a date/timestamp/string to a value of string, 转成的string 的格式用第二个参数指定 df.withColumn('test', F.date_format(col('Last_Update'),"yyyy/MM/dd")).show() 2. 转成 string后,可以 cast 成你想要的类型,比如下面的 date 型 ...
这用于避免对ArrayType / MapType / StructType进行不必要的转换。 1. 2. simpleString() toInternal() AI检测代码解析 将Python对象转换成SQL对象 1. 类方法 typeName() 2. 数据类型 2.1 NullType 空类型。表示无的数据类型,用于无法推断的类型 2.2 StringType ...
# 字符串转为array to_array = udf(lambda x: [x], ArrayType(StringType())) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 2、从一个向量或数组列中获取某个位置处的值 df = spark.createDataFrame([(1, [1,2,3]), (2, [4,5,6])], ['label', 'data']) ...
我有一个名为Filters的列的 pyspark 数据框:“array>” 我想将我的数据框保存在 csv 文件中,因为我需要将数组转换为字符串类型。 我尝试强制转换它:DF.Filters.tostring()和DF.Filters.cast(StringType()),但两种解决方案都会为过滤器列中的每一行生成错误消息: ...
spark = SparkSession.builder.appName("Array to String").getOrCreate() 然后,我们可以创建一个包含数组的DataFrame,并使用concat_ws函数将数组转换为字符串: 代码语言:txt 复制 data = [("John", ["apple", "banana", "orange"]), ("Alice", ["grape", "melon"]), ...
createDataFrame(data=arrayArrayData, schema = ['name','subjects']) df.printSchema() df.show(truncate=False) >>> output Data: >>> root |-- name: string (nullable = true) |-- subjects: array (nullable = true) | |-- element: array (containsNull = true) | | |-- element: ...