可以使用withColumnRenamed方法。该方法接受两个参数,第一个参数是要更改的列名,第二个参数是新的列名。 示例代码如下: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession对象 spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建示例数据集 data = [("Alice", 25), ("Bob", 30),...
在进行自联接(self-join)操作后,可能会出现重复的列名。为了处理这种情况,可以使用数据帧的withColumnRenamed方法来重命名重复的列名。该方法接受两个参数,第一个参数是要重命名的列名,第二个参数是新的列名。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession对象 ...
1.5 重命名一个列 直接使用withColumnRenamed函数来重命名,第一个参数为原先的列名称,第二个为新的名称。下例将"gender"列改民为"sex": df.withColumnRenamed("gender","sex")\.show(truncate=False) 输出: 1.6 对列进行排序 我们在这里重新创建一个DataFrame,方便演示: simpleData=[("James","Sales","NY"...
Column对象记录一列数据并包含列的信息 2.DataFrame之DSL """ 1. agg: 它是GroupedData对象的API, 作用是 在里面可以写多个聚合 2. alias: 它是Column对象的API, 可以针对一个列 进行改名 3. withColumnRenamed: 它是DataFrame的API, 可以对DF中的列进行改名, 一次改一个列, 改多个列 可以链式调用 4. orde...
spark_df_json.withColumn("CopiedColumn",col("ActualPrice")* -1) display(spark_df_json) 更新列:您可以使用 withColumnRenamed 更新当前列,它有两个参数:现有列名和新列名。 以下示例说明了如何执行此操作: spark_df_json.withColumnRenamed("timestamp",”Datetime”).printSchema() ...
.withColumnRenamed("count(member_name)","member_num").show() 二、利用pyspark.sql中的functions修改列名:frompyspark.sqlimportfunctionsasF df_res.agg( F.count('member_name').alias('mem_num'), F.sum('num').alias('order_num'), F.sum("income").alias('total_income') ...
(); 默认是asc 23、 unionAll(other:Dataframe) 合并 df.unionAll(ds).show(); 24、 withColumnRenamed(existingName: String, newName: String) 修改列表 df.withColumnRenamed("name","names").show(); 25、 withColumn(colName: String, col: Column) 增加一列 df.withColumn("aa",df("name")).show...
# max取最大值min取最小值 df = df.groupBy("org_id") .agg({"publish_date": "max"}) .withColumnRenamed("max(publish_date)", "active_time") 1. 2. 3. 4. # collect_list()将groupBy的数据处理成列表 from pyspark.sql import functions as F edges.show() df = edges.groupBy("tx_ccl_...
1 jdbcDF.withColumnRenamed( "id" , "idx" ) 2.3 过滤数据 过滤数据(filter和where方法相同): 1 2 df = df.filter(df['age']>21) df = df.where(df['age']>21) 多个条件 1 jdbcDF .filter(“id = 1 or c1 = ‘b’” ).show() 对null或nan数据进行过滤: 1 2 3 from pyspark.sql...
df.sample(withReplacement, fraction, seed=None),随机抽样; df.sampleBy(col, fractions, seed=None),根据某一列类别来进行抽样,用来进行分层抽样; df.withColumn(colName, col),用来对某一列进行操作,如转换数据类型,根据某一列创建新列等; withColumnRenamed(existing, new), 重命名列; ...