where(isnull(a),b,a) # combine_first方法 #如果a中值为空,就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁,用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first(df2) # pyspark df = spark.createDataFrame([(1.0, float('nan')), (float('nan'), 2.0)], (...
另外,如果col1为空则用col2填补,否则返回col1。 类似pandas 的 where 或者 combine_first 方法 # pandas #where即if-else函数 np.where(isnull(a),b,a) # combine_first方法 #如果a中值为空,就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁,用df2的数据填充df1中...
where(isnull(a),b,a) # combine_first方法 #如果a中值为空,就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁,用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first(df2) # pyspark from pyspark.sql.functions import nanvl df = spark.createDataFrame([(1.0, float('...
取的是df1的数据 13 判断是否NULL值 使用isNull()方法 或 sql语句 df.where(df["a"].isNull()) df.where("a is null") 14 在计算条件中加入判断 使用when() 方法 df.select(when(df.age == 2, 1).alias("age")) age列的值:当满足when条件,则输出1 ,否则,输出NULL 多个条件 :when((df...
df = df.filter(df[tenure]>=21)等价于df = df.where(df[tenure]>=21) 在有多个条件时: df .filter(“id = 1 or c1 = ‘b’” ).show() 过滤null值或nan值时: from pyspark.sql.functions import isnan, isnull df = df.filter(isnull("tenure")) df.show() # 把a列里面数据为null的筛...
创建具有任意数量条件的PySpark .where()语句 PySpark是一个用于大规模数据处理的开源Python库,它基于Apache Spark分布式计算框架。PySpark提供了丰富的API和工具,使得在云计算环境下进行数据处理变得更加简单和高效。 在PySpark中,.where()方法用于过滤数据集中的记录,根据指定的条件筛选出符合要求的数据。该方法接...
= t2.id2 "sql2="create table tmp2 as "\" SELECT id2_1, id2_2 "\" from tmp1 "\" left join test1 "\" on tmp1.id2_1 = test1.id1 "\" and tmp1.id2_2 = test1.id2 "\" where test1.id1 is null"sql3="create table tmp3 as "\"SELECT tmp2.id2_1, "\"concat_...
select*fromdfwhereregion!='CA' 4. 处理Null,重复和聚合 4.1空值 4.1 查找空值 df.filter(df['SalesYTD'].isNull()).show() 4.2 删除/填充 空值 删除空值所在一行 df.dropna().show() 使用指定的值,填充空值的行 filled_df=df.fillna({"column_name":"value"})filled_df.show() ...
# spark is an existing SparkSessiondf = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")# Displays the content of the DataFrame to stdoutdf.show()#+---+---+#| age| name|#+---+---+#+null|Jackson|#| 30| Martin|#| 19| Melvin|#+---|---| 与pandas 或 R 一样,read...
PySpark 机器学习教程(全) 原文:Machine Learning with PySpark 协议:CC BY-NC-SA 4.0 一、数据的演变 在理解 Spark 之前,有必要理解我们今天所目睹的这种数据洪流背后的原因。在早期,数据是由工人生成或积累的,因此只有公司的员工将数据输入系统,