withColumns 添加多列操作 通过添加列或替换具有相同名称的现有列来返回新的DataFrame。列表达式必须是此DataFrame上的表达式;列只能引用此数据集提供的属性。添加引用其他数据集的列是错误的。 可以使用lit设置常量作为列 可以使用表达式设置列 df = spark.createDataFrame([(2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=...
from pyspark.sql.types import DoubleType, StringType, IntegerType, FloatType from pyspark.sql.types import StructField from pyspark.sql.types import StructType PYSPARK_SQL_TYPE_DICT = { int: IntegerType(), float: FloatType(), str: StringType() } # 生成RDD rdd = spark_session.sparkContext....
对于json对象中包含不同的key值,需要先获取所有key, 将json字符串转为struct对象, 然后再转为多列 from pyspark import SparkConf,SparkContext,SparkContext,SQLContext from pyspark.sql import SparkSession,SQLContext,functions,types,DataFrame,SQLContext,HiveContext,SparkSession from pyspark.sql.functions import ...
在上述代码中,我们使用struct(df["city"])创建了一个名为"address"的嵌套列,其中包含了原始DataFrame中的"city"列。 如果要添加多个嵌套列,可以在struct函数中传递多个列名,例如: 代码语言:txt 复制 df_with_nested_columns = df.withColumn("address", struct(df["city"], df["state"])) ...
'] color_df=pd.DataFrame(colors,columns=['color']) color_df['length']=color_df['color'].apply(len) color_df...# ['color', 'length'] # 查看行数,和pandas不一样 color_df...
udfB=udf(new_cols,StructType([StructField("budget_cat", StringType(), True),StructField("ratings", StringType(), True)])) temp_df=df.select('id','budget','popularity').withColumn("newcat",udfB("budget","popularity")) # Unbundle the struct type columns into individual columns and dro...
StructField 是 PySpark 中用于定义结构化数据模式的类之一。它用于描述 DataFrame 或表的字段,并指定每个字段的名称、数据类型和是否可为空。StructField 的构造函数如下: StructField(name, dataType, nullable=True) 参数说明:name: 字段名称,为字符串类型。dataType: 字段的数据类型,可以使用 pyspark.sql.types ...
df.columns 我们也可以从 StructFields 列表中获取列名,然后从 StructFields 列表中提取列名。 语法: df.schema.fields 让我们创建一个示例dataframe,如下所示: Python实现 # importing necessary libraries frompyspark.sqlimportSparkSession # function to create new SparkSession ...
To extract the metadata on schema level (including all fields in it), we provide helper functions as:PanderaSchema.get_metadata()The output will be dictionary object as follows:{ "product_info": { "columns": { "id": {"usecase": ["RetailPricing", "ConsumerBehavior"], "...
from pyspark.sql.functions import to_json, struct,concat df.select(concat(*df.columns).alias('data')).show() 收藏的博客 PySpark SQL常用语法 dfhttps://www.jianshu.com/p/177cbcb1cb6f 使用PySpark将kafka数据写入ElasticSearchhttps://blog.csdn.net/qq_37050993/article/details/90606527 ...