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、...
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...
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...
data = [("Alice", 34), ("Bob", 28), ("Catherine", 31)] columns = ["name", "age"] df = spark.createDataFrame(data, columns) # 使用 withColumn 添加新列 df_with_new_column = df.withColumn("is_old", when(col("age") > 30, True).otherwise(False)) df_with_new_column.show(...
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() ...
**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** ...
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API SparkSQL 统一API写出DataFrame数据 ...
# 计算一列空值数目df.filter(df['col_name'].isNull()).count()# 计算每列空值数目forcolindf.columns:print(col,"\t","with null values: ", df.filter(df[col].isNull()).count()) (2)删除有缺失值的行 # 1、删除有缺失值的行df2 = df.dropna() ...
valarrowWriter=ArrowWriter.create(root)valwriter=newArrowStreamWriter(root,null,dataOut)writer.start()while(inputIterator.hasNext){valnextBatch=inputIterator.next()while(nextBatch.hasNext){arrowWriter.write(nextBatch.next())}arrowWriter.finish()writer.writeBatch()arrowWriter.reset() 可以看到,每次取出...
| mean| 1.5| null| 75000.0| 1.0| | stddev|0.7071067811865476| null|7071.067811865475| NaN| | min| 1|Henry| 70000| 1| | max| 2| Joe| 80000| 1| +---+---+---+---+---+ from pyspark.sql.functions import count # 查看各列非空记录的数量 df...