这是我的代码: tdata.withColumn("Age", when((tdata.Age == "" && tdata.Survived == "0"), mean_age_0).otherwise(tdata.Age)).show() 任何建议如何处理?谢谢。 错误信息: SyntaxError: invalid syntax File "<ipython-input-33-3e691784411c>", line 1 tdata.withColumn("Age", when((tdat...
new_df=df.withColumn("NewColumn",col("Age")*2) 1. 使用条件表达式更改数值 我们还可以使用条件表达式来更改数值。条件表达式可以是pyspark中的函数,如when和otherwise。 frompyspark.sql.functionsimportwhen new_df=df.withColumn("Age",when(col("Age")>30,"Old").otherwise("Young")) 1. 2. 3. 在上...
df = df.withColumn("is_old", when(col("age") > 30, True).otherwise(False)) 问题:函数应用错误 原因:传递给withColumn的函数可能不正确或不兼容。 解决方法:确保传递的函数正确,并且与 DataFrame 的数据类型兼容。 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql.functions import lit # 错误示例 df.withColumn("is...
28),("Bob",32),("Charlie",None)]df=spark.createDataFrame(data,["name","age"])# 添加默认值列df_with_default=df.withColumn("age_with_default",when(df.age.isNull(),0).otherwise(df.age)
df= df.withColumn("MissingColumns",\ array(\ when(col("firstName").isNull(),lit("firstName")),\ when(col("salary").isNull(),lit("salary"))) 问题是我有很多列要添加到条件中。所以我试着用循环和{f-strings340}对它进行定制,并尝试使用它。 df = df.withColumn("MissingColumns",condition...
# 只替换特定列中的值,则不能使用replace.而使用pyspark.sql.functions # 用classck的notckd替换no import pyspark.sql.functions as F df = df.withColumn('class', F.when(df['class'] == 'no', F.lit('notckd')) .otherwise(df['class'])) groupBy + agg 聚合 作为聚合函数agg,通常是和分组函数...
.withColumn('同比涨跌幅',col('sales')/lag('sales').over(Window.partitionBy('month').orderBy(col('year')))-1)\ .orderBy('year','month') res.show() explode和explode_outer函数 二者可用来实现一行分为多行:为给定数组或映射中的每个元素返回新行。除非另有指定,否则对数组中的元素使用默认列名...
transformed_data=filtered_data.withColumn("age_group",\when(data["age"]<40,"Young").otherwise("Old")) # 聚合数据 aggregated_data=transformed_data.groupBy("age_group").count() 数据分析在数据处理完成后,我们可以使用PySpark进行数据分析和挖掘。PySpark提供了各种统计函数和机器学习库,用于计算描述性...
df = df.withColumn('class', F.when(df['class'] =='no', F.lit('notckd')) .otherwise(df['class'])) groupBy + agg 聚合 (1)agg agg(self, *exprs)计算聚合并将结果返回为:`DataFrame` 可用的聚合函数有“avg”、“max”、“min”、“sum”、“count”。
frompyspark.sql.functionsimportcol,struct,whenupdatedDF=df2.withColumn("OtherInfo",struct(col("id").alias("identifier"),col("gender").alias("gender"),col("salary").alias("salary"),when(col("salary").cast(IntegerType())<2000,"Low").when(col("salary").cast(IntegerType())<4000,"Medium...