from pyspark.sql.functions import when, coalesce, isnull, isnotnull # 条件表达式 df.withColumn("category", when(col("value") > 100, "high").when(col("value") < 50, "low").otherwise("medium")) # 返回第一个非空值 df.withColumn("non_null_value", coalesce(col("value1"), col("va...
你可以使用一个技巧，将column.isNull（）转换为int，然后计算它们的和。如果和大于0，则为真。
接下来,我们可以使用条件表达式来比较两个数据帧中的两列。条件表达式可以使用when和otherwise函数来实现。例如,我们可以使用when函数来判断两列是否相等,如果相等则返回True,否则返回False。 下面是一个示例代码: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 from pyspark.sql import SparkSessi...
# 导入需要的函数frompyspark.sql.functionsimportcol,when 1. 2. 步骤4: 使用 when 和 otherwise 处理 NULL 值 接下来,我们使用when和otherwise函数来替换 NULL 值。这里,我们用 “default_value” 替代了 NULL。 # 添加新列,处理 NULL 值df=df.withColumn("new_column",when(col("original_column").isNul...
如果未调用Column.otherwise(),则对于不匹配的条件将返回None df = spark.createDataFrame( [(2, "Alice"), (5, "Bob")], ["age", "name"])df.show()+---+---+|age| name|+---+---+| 2|Alice|| 5| Bob|+---+---+# 查询条件进行筛选,当when不配合otherwise 默认使用null代替df.select...
1.首先填充字段中的空值,给空值都赋一个固定值 df = (df .withColumn('adm_date', F.when(F.isnull(F.col('adm_date'))==True, '19900101').otherwise(F.col('adm_date'))) .withColumn('dscg_date', F.when(F.isnull(F.col('dscg_date'))==True, '19900101').otherwise(F.col('dscg_dat...
() # 创建示例DataFrame data = [("Alice", 25, None), ("Bob", 30, "Engineer"), ("Charlie", None, "Scientist")] df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Profession"]) # 动态填充Age列中的空值 df = df.withColumn("Age", when(df.Age.isNull(), 0).otherwise(df.Age...
接下来,我们使用when函数对数据进行清洗。假设我们要处理名为’age’的列,将空值替换为平均年龄,将年龄大于100的替换为最大年龄:data = data.withColumn('age', when(col('age').isNull(), expr('avg(age)')).otherwise(col('age'))) \n .withColumn('age', when(col('age') > 100, expr('max(...
func.when(func.col('B')>3,True).otherwise(False).alias('when')).show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 其结果如下: (2) udf(f,returnType)自定义函数 data=[('AB3',2.3), ('2DA',4.5), ('48F',4.2)] new_func=func.udf(lambda x:True if x>3 else False,BooleanType()) ...
isNull(), 0).otherwise(col("timestamp_diff"))) # 检查是否为新会话 clickstream_df = clickstream_df.withColumn("session_new", when(col("timestamp_diff") > 30, 1).otherwise(0)) # 新会话标识符 clickstream_df = clickstream_df.withColumn("session_new_name", concat(col("user_id"), lit...