df.select(df.a,F.when(df.b > 20, 888).otherwise(999)).show() 1. 2. AI检测代码解析 +---+---+ | a|CASE WHEN (b > 20) THEN 888 ELSE 999 END| +---+---+ | 1| 999| | 11| 999| | 21| 888| | 31| 888| +---+---+ 1. 2. 3. 4...
from pyspark.sql import functions as F df.select(df.customerID,F.when(df.gender=="Male","1").when(df.gender=="Female", "0").otherwise("2").alias("sex")).show(10) 1. 2. between(lowerBound, upperBound) # 筛选出某个范围内的值,返回的是TRUE or FALSE df.select(df.customerID, d...
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._ /...
缺失数据处理from pyspark.sql.functions import isnull, when, count, col df.select([count(when(isnull(c), c)).alias(c) forcindf.columns]).show 这个数据集很棒,没有任何缺失值。 不必要的列丢弃dataset = dataset.drop('SkinThickness') dataset = dataset.drop('Insulin') dataset = dataset.drop...
frompyspark.sql.functionsimportwhenimportpyspark.sql.functionsasF# 计算各个数值列的平均值defmean_of_pyspark_columns(df, numeric_cols): col_with_mean = []forcolinnumeric_cols: mean_value = df.select(F.avg(df[col])) avg_col = mean_value.columns[0] ...
from pyspark.sql.functions import count, when, isnull, isnan # 检查空值和NaN null_nan_counts = df.select([count(when(isnull(c) | isnan(c), c)).alias(c + '_null_or_nan_count') for c in df.columns]) null_nan_counts.show() # 计算空值和NaN的百分比 total_count = df.count()...
选取列 select 常数列 lit 条件分支 when otherwise 数学函数 时间函数 窗口函数 row_number 自定义函数 udf split & exploda 本文主要是列举一些pyspark中类似于sql的相关函数,以及如何自定义函数。首先,创建一个dataframe。以下都是在pyspark的交互界面下执行,版本为2.1.1 ...
pyspark 使用sql pyspark select 作业脚本采用Python语言编写,Spark为Python开发者提供了一个API---PySpark,利用PySpark可以很方便的连接Hive 下面是准备要查询的HiveSQL select sum(o.sale_price) ,sum(case when cate_id2 in(16,18) then o.sale_price else 0 end ) ,...
df.select([count(when((col(c)=='') | col(c).isNull() |isnan(c), c)).alias(c) for c in df.columns]).show() # .alias()添加别名 单向频数 计算分类变量的频数 df.groupBy(df['title']).count().show() 通常希望看到已排序的数据 ...
from pyspark.sql.functions import when import pyspark.sql.functions as F # 计算各个数值列的平均值 def mean_of_pyspark_columns(df, numeric_cols): col_with_mean = [] for col in numeric_cols: mean_value = df.select(F.avg(df[col])) avg_col = mean_value.columns[0] res = mean_value...