df.withColumn("ceiled", ceil(col("value"))) # 取绝对值 df.withColumn("absolute", abs(col("value"))) # 平方根 df.withColumn("square_root", sqrt(col("value"))) # 自然对数/以10为底的对数 df.withColumn("natural_log", log(col("value"))) df.withColumn("log_10", log10(col("val...
df = df.withColumn("new_column", col("existing_column").cast("float")) 类型最好使用pyspark.sql.types中的数据类型此代码将 DataFrame df 中的名为 “existing_column” 的列的数据类型转换为浮点数,并将结果存储在名为 “new_column” 的新列中。需要注意的是,cast 函数只返回一个新的 DataFrame,它...
df.withColumn("new_column", sqrt(col("column1"))) 通过使用 col() 函数,你可以对 DataFrame 的列执行各种转换和操作,例如选择、过滤、计算等。它提供了一种方便的方式来处理列级别的操作,同时使代码更易读和可维护。 lit 创建常量列 from pyspark.sql.functions import litfrom pyspark.sql import functions...
--Returning a Column that contains <value> in every row: F.lit(<value>) -- Example df = df.withColumn("test",F.lit(1)) -- Example for null values: you have to give a type to the column since None has no type df = df.withColumn("null_column",F.lit(None).cast("string")) ...
null_columns = [column for column in df.columns if df.filter(col(column).isNull()).count() > 0] 这里使用了filter函数和isNull函数来筛选出空列。 动态填充空列: 代码语言:txt 复制 for column in null_columns: df = df.withColumn(column, col("default_value")) ...
我正在 PySpark 数据框中处理一些深度嵌套的数据。当我试图将结构展平为行和列时,我注意到当我调用withColumn该行是否包含null在源列中时,该行将从我的结果数据框中删除。相反,我想找到一种方法来保留该行并null在结果列中包含该行。 要使用的示例数据框: ...
changedTypedf = joindf.withColumn("label", col("show").cast("double")) spark类型和其简单模式的对照关系: from pyspark.sql import types for t in ['BinaryType', 'BooleanType', 'ByteType', 'DateType', 'DecimalType', 'DoubleType', 'FloatType', 'IntegerType', ...
[In]: df.withColumn('price_range',brand_udf(df['mobile'])).show(10,False) [Out]: 使用Lambda 函数 不用定义传统的 Python 函数,我们可以利用 lambda 函数,用一行代码创建一个 UDF,如下所示。我们根据用户的年龄将年龄列分为两组(young、senior)。
spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) USING hive")spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'data/kv1.txt' INTO TABLE src")df=spark.sql("SELECT key, value FROM src WHERE key < 10 ORDER BY key")df.show(5)#5.2读取mysql数据 ...
(3)) df = df.withColumnRenamed( "date_str","date") # 修改列名,方便join print(df.show(3)) # dataframe中的apply函数,可以遍历每一行进行变换 # 定义一个 udf 函数 def today(day): if day==None: return datetime.datetime.now() else: return datetime.datetime.strptime(day,"%y-%m-%d") # ...