df.withColumn("new_column", concat(df["first_name"], lit(" "), df["last_name"])) 通过使用 withColumn() 方法,你可以按照需要对 DataFrame 进行列级别的变换和操作。它提供了一种灵活的方式来构建和转换 DataFrame,以适应特定的数据处理需求。when() otherwise
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("...
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|+---+---+# 查询条件进行筛选,当when不配合otherwis...
.when(F.lower(F.col('local_site_name')).contains('fort'), F.lit('High Rating'))\ .when(F.lower(F.col('local_site_name')).contains('lab'), F.lit('High Rating'))\ .otherwise(F.lit('Low Rating')))df.select('rating', 'local_site_name').show( 1. 2. 3. 4. Image by ...
when(input_col > cap_value,cap_value) .when(input_col < floor_value,floor_value) .otherwise(input_col) ) return dataset class ExtremeValueCapper(Estimator,_ExtremeValueCapperParam): @keyword_only def __init__(self, inputCol=None,outputCol=None, inputCols=None,outputCols=None, boundary=0.0...
col_with_mean = mean_of_pyspark_columns(df, numeric_cols)forcol, meanincol_with_mean: df = df.withColumn(col, when(df[col].isNull() ==True, F.lit(mean)).otherwise(df[col]))returndfif__name__ =='__main__':# df需要自行创建numeric_cols = ['age2','height2']# 需要填充空值...
pyspark 如何在Spark中使用when().otherwise函数来满足多个条件你可以使用一个技巧，将column.isNull（）...
( "highter_than_next",when(col("lead").isNull(),0).otherwise(col("lead"))).withColumn( "lower_than_previous",when(col("lag").isNull(),0).otherwise(col("lag"))) diff.show() +---+---+---+---+---+---+---+---+ | depName|empNo| name|salary|lead| lag|highter_than...
when(condition, value) 计算条件列表,并返回多个可能的结果表达式之一。 如果未调用Column.otherwise(),则对于不匹配的条件,将不返回None。 # 查找得分大于25的对手,标记为1,否则标记为0,标记列名为‘score_flag’ from pyspark.sql import functions as F ...
25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35) ] columns = ["Name", "Age"] df = spark.createDataFrame(data, columns) # 使用withColumn添加新列 df_with_new_column = df.withColumn("AgeGroup", when(col("Age") < 30, "Young").otherwise("Old")) # 显示结果 df_with_new_column.show() ...