| 1| 2| 3|NULL|NULL||NULL| 4| 5| 6| 7|+---+---+---+---+---+ unpivot 反转表(宽表转长表) ids: 标识列values:选中的列(LIST)variableColumnName: 列名valueColumnName:对应列的值宽表转长表,一行变多行,除了选中的ids是不变的,但是会把选中的values中的列由列变成行记录,variableColumn...
pyspark中数据类型转换共有4种方式:withColumn, select, selectExpr,sql 介绍以上方法前,我们要知道dataframe中共有哪些数据类型。每一个类型必须是DataType类的子类,包括 ArrayType,BinaryType,BooleanType,CalendarIntervalType,DateType,HiveStringType,MapType,NullType,NumericType,ObjectType,StringType,StructType,Timestam...
在PySpark 中,DataFrame 的 .na 属性用于处理缺失值(NaN、null 或空值)。.na 属性提供了一组方法来处理和操作缺失值。以下是一些常用的方法: 1.drop() 删除包含任何缺失值的行 df.na.drop() 2.drop(subset) 删除指定列中包含缺失值的行。 df.na.drop(subset=["col1", "col2"]) 3.fill(value,subset...
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| JOHN| |Alice| ALICE| | null| null| +---+---+ 6. 注册 UDF 以便...
功能:如果数据中包含null,通过dropna来进行判断,符合条件就删除这一行数据 3.填充缺失值数据 fillna功能:根据参数的规则,来进行null的替换 7.DataFrame数据写出 spark.read.format()和df.write.format() 是DataFrame读取和写出的统一化标准APISparkSQL 统一API写出DataFrame数据 DataFrame可以从RDD转换、Pandas DF转换、...
**查询某列为null的行:** **输出list类型,list中每个元素是Row类:** 查询概况 去重set操作 随机抽样 --- 1.2 列元素操作 --- **获取Row元素的所有列名:** **选择一列或多列:select** **重载的select方法:** **还可以用where按条件选择** ...
val arrowWriter=ArrowWriter.create(root)val writer=newArrowStreamWriter(root,null,dataOut)writer.start()while(inputIterator.hasNext){val nextBatch=inputIterator.next()while(nextBatch.hasNext){arrowWriter.write(nextBatch.next())}arrowWriter.finish()writer.writeBatch()arrowWriter.reset() ...
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,
from pyspark.sql.functions import isnull df = df.filter(isnull("col_a")) 1 2 输出list类型,list中每个元素是Row类: list = df.collect() 1 注:此方法将所有数据全部导入到本地,返回一个Array对象 查询概况 df.describe().show() 1 以及查询类型,之前是type,现在是df.printSchema() ...
22.isNull为空判断 23.isin包含 24.like包含 25.otherwise等于else 26.over窗口 27.rlike正则匹配 28.startswith匹配头项 29.substr截取字符 30.when条件筛选 31.withField 点关注,防走丢,如有纰漏之处,请留言指教,非常感谢 前言 如果之前不接触python的pandas我觉得上手pyspark会更快,原因在于pandas的dataframe操...