使用when表达式: from pyspark.sql import functions as F df1 = df.withColumn( "Name", F.when( F.col("Name").isNull(), F.struct( F.lit(None).alias("NameID"), #replace None by default ID value if needed F.lit("").alias("FirstName") ) ).otherwise(F.col("Name")) ) df1.show...
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...
from pyspark.sql.functions import row_number from pyspark.sql import Window # 实践案例 一 # row_number() over(order by high_risk_poi_category_num ) as rank data_frame = data_frame.withColumn("rank", row_number().over(Window.orderBy(desc("high_risk_poi_category_num"))) # 实践案例 二...
--- 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(类型投射):** 修改列名 --- 2.3 过滤数据--- 3、--- 合并 join / union --- 3.1 横向拼接rbind --- 3.2 Join根据...
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']# 需要填充空值的列df = fill_missing_with_mean(df, numeric_cols)# 空值填充df.show() ...
df3=df2.withColumnRenamed("original name", "modified name") 1. 如果有多个列的列名要进行修改,可以直接在后面再加上withColumnRenamed()进行修改 二、数据清洗 因为数据本身的问题,在处理的过程中需要我们对一些空值、异常值等进行处理。但是此次作业获取到的数据中主要是对空值的处理,因此对于异常值的处理不进行...
data=data.withColumn('population', when(col('population') < 2, lit(None)).otherwise(col('population'))) 按照district_code列,对数据在磁盘上进行划分 w = Window.partitionBy(data['district_code']) data = data.withColumn('population', when(col('population').isNull(), avg(data['population'...
from pyspark.sql.functions import isnull df = df.filter(isnull("col_a")) 1 2 输出list类型,list中每个元素是Row类: list = df.collect() 1 注:此方法将所有数据全部导入到本地,返回一个Array对象 查询概况 df.describe().show() 1 以及查询类型,之前是type,现在是df.printSchema() ...
(2, "seniority", seniority, True) PySpark在 PySpark 中有一个特定的方法withColumn可用于添加列:seniority = [3, 5, 2, 4,...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法,可以轻松对下列统计值进行统计计算:列元素的计数列元素的平均值最...
isNull来检查空值。另外,如果希望列true/false,可以直接将结果转换为布尔值,而不使用when: import pyspark.sql.functions as F df2 = df.withColumn( 'newCol', (F.col('c2').isin(['d']) | F.col('c2').isNull()).cast('boolean') )