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|+---+-
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...
df_with_upper = df.withColumn("name_upper", to_upper_case(df.name)) df_with_upper.show() 使用直接调用udf函数定义的 UDF df_with_upper = df.withColumn("name_upper", to_upper_case_udf(df.name)) df_with_upper.show() 输出: +---+---+ | name|name_upper | +---+---+ | John|...
df = df.withColumnRenamed("column-with-hyphen", "column_with_hyphen") df.write.format("orc").save("path/to/output") 使用自定义列名映射:可以创建一个字典,将原始列名与新的列名进行映射,然后使用select方法选择需要的列,并将数据帧写入orc格式。 代码语言:txt 复制 column_mapping = { "colum...
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 ...
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([ ...
(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() ...
withReplacement = True or False代表是否有放回。fraction = x, where x = .5,代表抽取百分比 1.5 按条件筛选when / between when(condition, value1).otherwise(value2)联合使用: 那么:当满足条件condition的指赋值为values1,不满足条件的则赋值为values2. ...
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...