在Pyspark中,我们可以使用F.when语句或UDF这使我们可以获得与上述相同的结果。 from pyspark.sql import functions as Fdf = df.withColumn('is_police',\ F.when(\ F.lower(\ F.col('local_site_name')).contains('police'),\ F.lit(1)).\ otherwise(F.
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...
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((tdata.Age == "" ...
.withColumn('tap_space',col('tap_space').cast('int'))\ .withColumn('row_number',row_number().over(Window.partitionBy().orderBy('cat')))\ .withColumn('row_number',when(col('row_number') == 1,lit(1)).otherwise(sum('tap_num').over(Window.partitionBy().orderBy('cat')) - col...
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'...
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”。
--- 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...
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...
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...
filter(F.col('flag').isNotNull()).select('flag', F.expr(unpivotExpr))\ .withColumn('Bin', when(F.col('value').isNull(), 'Missing').otherwise( when(F.col('value') < f_quantitles_dict[F.col('varname')][0], 'bin_0') .when(F.col('value') < f_quantitles_dict[F.col(...