from pyspark.sql.functions import col, whendf.withColumn("new_number", when(df.number < 3, "Low").otherwise("High")).show()---+---+|number|new_number|+---+---+| 1| Low|| 2| Low|| 3| High|| 4| High|+---+---+ withColumns 添加多列操作 通过添加列或替换具有相同名称的现...
:param createRDDServer: A function which creates a PythonRDDServer in the jvm to accept the serialized data, for use when encryption is enabled. :return: """ if self._encryption_enabled: # with encryption, we open a server in java and send the data directly server = createRDDServer() ...
when(condition, value1).otherwise(value2),意为:当满足条件condition的值时赋值为values1,不满足条件的则赋值为values2,otherwise表示,不满足条件的情况下,应该赋值何值。 例: AI检测代码解析 from pyspark.sql import functions as F df.select(df.customerID,F.when(df.gender=="Male","1").when(df.gend...
**输出list类型,list中每个元素是Row类:** 查询概况 去重set操作 随机抽样 --- 1.2 列元素操作 --- **获取Row元素的所有列名:** **选择一列或多列:select** **重载的select方法:** **还可以用where按条件选择** --- 1.3 排序 --- --- 1.4 抽样 --- --- 1.5 按条件筛选when / between ---...
CodeInText:指示文本中的代码词、数据库表名、文件夹名、文件名、文件扩展名、路径名、虚拟 URL、用户输入和 Twitter 句柄。以下是一个例子:“将下载的WebStorm-10*.dmg磁盘映像文件挂载为系统中的另一个磁盘。” 代码块设置如下: test("Should use immutable DF API") {importspark.sqlContext.implicits._ ...
# 参数1 集合对象即可,比如list # 参数2 分区数 输出: 2.2 读取外部数据源(读取文件) 2.2.1 使用textFile API 这个API可以读取本地数据,也可以读取hdfs数据 使用方法: sparkcontext.textFile(参数1,参数2) # 参数1 ,必填,文件路径,支持本地文件,支持HDFS文件,也支持一些比如S3文件。
F.when(F.col('col_name') < min_value, min_value) .otherwise(F.when(F.col('col_name') > max_value, max_value) .otherwise(F.col('col_name'))) 5.window的用法 from pyspark.sql import Window df = df.withColumn('win_cnt', row_number().over(Window.partitionBy(['col1','col2'...
list=df.collect()#注:此方法将所有数据全部导入到本地,返回一个Array对象 查询概况 1 df.describe().show() 以及查询类型,之前是type,现在是df.printSchema() 1 2 3 4 5 6 7 8 root |--user_pin: string (nullable=true) |--a: string (nullable=true) ...
conda env list conda info -e 3) 检查更新当前conda conda update conda 3.Python创建虚拟环境conda create -n your_env_name python=x.x anaconda命令创建python版本为x.x,名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。
# 计算一列空值数目 df.filter(df['col_name'].isNull()).count() # 计算每列空值数目 for col in df.columns: print(col, "\t", "with null values: ", df.filter(df[col].isNull()).count()) 平均值填充缺失值 from pyspark.sql.functions import when import pyspark.sql.functions as F #...