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otherwise 默认使用null代替df.select...
from pyspark.sql.functions import col, whendf.withColumn("new_number", when(df.number < 3, "Low").otherwise("High")).show()---+---+|number|new_number|+---+---+| 1| Low|| 2| Low|| 3| High|| 4| High|+---+---+ withColumns 添加多列操作 通过添加列或替换具有相同名称的现...
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(...
when/otherwise:条件表达式。 coalesce:返回第一个非空的值。 isnull/isnotnull:检查是否为空/不为空。 from pyspark.sql.functions import when, coalesce, isnull, isnotnull # 条件表达式 df.withColumn("category", when(col("value") > 100, "high").when(col("value") < 50, "low").otherwise("...
--- 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...
Columns in PySpark can be transformed using various functions such aswithColumn,when, andotherwise. These functions allow you to apply conditional logic and transformations to columns. Here is an example of how to add a new column “is_old” based on the age column: ...
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 ...
frompyspark.sql.functionsimportwhenimportpyspark.sql.functionsasF# 计算各个数值列的平均值defmean_of_pyspark_columns(df, numeric_cols): col_with_mean = []forcolinnumeric_cols: mean_value = df.select(F.avg(df[col])) avg_col = mean_value.columns[0] ...
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操作API实在是好用,功能代码使用简便而且容易理解,相对于pyspark中的sql.dataframe就显得十分出色了。sql.dataframe数据类型的底层构造是完全和python中...
ratings_with_exp.show() 3.自定义udf来处理 要使用Spark UDF,我们需要使用F.udf函数将常规的python函数转换为Spark UDF。 我们还需要指定函数的返回类型。 在此示例中,返回类型为StringType() import pyspark.sql.functions as F from pyspark.sql.types import * ...