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 ...
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=...
import pyspark from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StructType,StructField, StringType, IntegerType spark = SparkSession.builder.master("local[1]") \ .appName('SparkByExamples.com') \ .getOrCreate() data = [("James","","Smith","36636","M",3000), ("Micha...
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"])) ...
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 ...
本文中,云朵君将和大家一起学习使用 StructType 和 PySpark 示例定义 DataFrame 结构的不同方法。...PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列,如嵌套结构、数组和映射列。...StructType...
# schema只需要给出列名即可columns=["firstname","middlename","lastname","dob","gender","salary"]# 增加df=spark.createDataFrame(data=data,schema=columns)df.show()# 增加or修改列df2=df.withColumn("salary",col("salary").cast("Integer"))df2.show()df3=df.withColumn("salary",col("salary"...
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"], "...
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...
("path_to_your_csv_file.csv",header=True,inferSchema=True)# 生成随机数据df# 定义列名columns=["id","first_name","last_name","gender","age","occupation"]# 生成随机数据data=[(random.randint(1,10),f"Name{random.randint(1, 10)}",f"LastName{random.randint(1, 10)}",random.choice([...