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: from pyspark.sql import functions as F df.select(df.customerID,F.when(df
F.whenis actually useful for a lot of different things. In fact you can even do a chainedF.when: F.when实际上可用于许多不同的事物。 实际上,您甚至可以在以下情况下执行链式F.when: df = df.withColumn('rating', F.when(F.lower(F.col('local_site_name')).contains('police'), F.lit('...
filter(F.col('flag').isNotNull()).select('flag', F.expr(unpivotExpr))\ .withColumn('Bin', when(F.col('value').isNull(), 'Missing').otherwise( when(F.col('value') < f_quantitles_dict[F.col('varname')][0], 'bin_0') .when(F.col('value') < f_quantitles_dict[F.col(...
concat(f.when(f.col("需要拼接的字段1").isNotNull(), f.col(需要拼接的字段1)).otherwise(f.lit(" ")), f.when(f.col("需要拼接的字段2").isNotNull(), f.col(需要拼接的字段2)).otherwise(f.lit(" "))) 8. 过滤、选择 df.filter("列名1 = 列名2") df.filter(df.列名 != 'null'...
本书将帮助您实施一些实用和经过验证的技术,以改进 Apache Spark 中的编程和管理方面。您不仅将学习如何使用 Spark 和 Python API 来创建高性能的大数据分析,还将发现测试、保护和并行化 Spark 作业的技术。 本书涵盖了 PySpark 的安装和设置、RDD 操作、大数据清理和整理,以及将数据聚合和总结为有用报告。您将学习...
# 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 #...
《SparkPythonAPI官⽅⽂档中⽂版》之pyspark.sql（三）摘要：在Spark开发中，由于需要⽤Python实现，发现API与Scala的略有不同，⽽Python API的中⽂资料相对很少。每次去查英⽂版API的说明相对⽐较慢，还是中⽂版⽐较容易get到所需，所以利⽤闲暇之余将官⽅⽂档翻译为中⽂版，并亲测Demo的...
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: from pyspark.sql import functions as F df.select(df.customerID,F.when(df.gender=="Male","1").when(df.gender=="Female",...
8. when 相当于sql的case when df1=df.select('*',when(df.ItemName=='Total income',df.Qty+100).when(df.ItemName=='Sales income',df.Qty+200).when(df.ItemName=='Insert income',df.Qty+300).otherwise(500).alias('QtyNew')) 9. isNull() 和isNotNull() ...
1.value:一个文字值或一个Column表达式frompyspark.sql import functionsasFdf.select(df.name,F.when(df.age>3,1).otherwise(0)).show()+---+---+|name|CASEWHEN(age>3)THEN1ELSE0|+---+---+|Alice|0||Bob|1|+---+---+ 4.18.over(window):定义一个窗口列 1.window:一个windowspec 2.返...