when 与 otherwise 配合使用 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otherwis...
PysparkSQL表达式与作为case语句的when() 、 我在前面的查询中创建了一个名为v1的字段。然后,我尝试从它创建一个新的派生字段。df = df.withColumn("outcome",expr("casewhenv1 = 0 then 1whenv1 > 0 then 2 else 0 end"))df = df.withColumn("outcome", F.when(F.col("v1&quo ...
df_condition = df_friends.withColumn("Exercise_Need", expr("CASE WHEN weight >= 60 THEN 'Yes' "+"WHEN weight < 55 THEN 'No' ELSE 'Enjoy' END")) df_condition.show() 根据CASE WHEN 中给出的条件,我们的“Exercise_Need”列收到了三个值(Enjoy、No 和 Yes)。权重列的第一个值为 58,因此...
--- 1.4 抽样 --- --- 1.5 按条件筛选when / between --- 2、--- 增、改 --- --- 2.1 新建数据 --- --- 2.2 新增数据列 withColumn--- 一种方式通过functions **另一种方式通过另一个已有变量:** **修改原有df[“xx”]列的所有值:** **修改列的类型(类型投射):** 修改列名 --- 2.3...
startswith('string')] for cols in str_cols: data = data.withColumn(cols, trim(data[cols])) 任务3 对于超过阈值的含有空值的列进行删除 找到含有空值的column,并且统计他们的数量。此处请注意isnan和isNull的区别 data.select([count(when(isnan(c)|col(c).isNull(),c)).alias(c) for c in ...
df.select(col("column_name").alias("new_column_name")) 2.字符串操作 concat:连接多个字符串。 substring:从字符串中提取子串。 trim:去除字符串两端的空格。 ltrim:去除字符串左端的空格。 rtrim:去除字符串右端的空格。 upper/lower:将字符串转换为大写/小写。
(1) when()……otherwise()条件判断,类似于SQL中的case……when data=[('AB3',2.3), ('2DA',4.5), ('48F',4.2)] df=spark.createDataFrame(data,['A','B']) df.select('B', func.when(func.col('B')>3,True).otherwise(False).alias('when')).show() ...
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withExtensions(scala.Function1<SparkSessionExtensions,scala.runtime.BoxedUnit> f) 这允许用户添加Analyzer rules, Optimizer rules, Planning Strategies 或者customized parser.这一函数我们是不常见的。 DF创建 (1)直接创建 # 直接创建Dataframedf = spark.createDataFrame([ ...
Iflocal site namecontains the wordpolicethen we set theis_policecolumn to1. Otherwise we set it to0. 如果local site name包含单词police那么我们将is_police列设置为1。 否则我们将其设置为0。 This kind of condition if statement is fairly easy to do in Pandas. We would usepd.np.whereordf.ap...