display(dataframe) 在数据集结尾已添加新列 6.2、修改列 对于新版DataFrame API,withColumnRenamed()函数通过两个参数使用。 # Update column 'amazon_product_url' with 'URL' dataframe = dataframe.withColumnRenamed('amazon_product_url', 'URL') dataframe.show(5) “Amazon_Product_URL”列名修改为“URL” 6...
向dataframe scala添加多个列 、 我有一个条件,我必须添加100列(到现有的DF) 现有的DF如下所示 c1 c2 c3 c4 应该将100列添加到c2之后,以便输出如下所示 c1 c2 c5 c6 c7 c8 c9 ... c100c3 c4 我使用.select使用.withColumn添加列并按顺序排列它们 有没有更好的方法来做这件事? 浏览60提问于2021-07-2...
expr # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建示例DataFrame data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)] df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"]) # 使用withColumn()方法添加新列 df_new = df.withColumn("age_plus_10", col("age") ...
# Create in Python and transform to RDD new_col = pd.DataFrame(randomed_hours, columns=['new_col']) spark_new_col = sqlContext.createDataFrame(new_col) my_df_spark.withColumn("hours", spark_new_col["new_col"]) 使用这个也有错误: my_df_spark.withColumn("hours", sc.parallelize(randome...
renamed_column=df.withColumnRenamed('City','Location') 1. 步骤4:执行其他操作 除了使用col函数,你还可以执行其他操作来处理DataFrame的列。 4.1 添加新列 使用assign函数来添加新列。 df_with_new_column=df.assign(NewColumn=col('Age')*2) 1. ...
一、生成DataFrame 1.1.通过case class构造DataFrame package com.personal.test import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession} object DataFrameTest { case class Person(id: Int, name: String, age: Int) def main(args: Array[String]): Unit = { ...
我有名为 df 的 PySpark DataFrame( 不是 pandas ),使用起来相当大 collect() 。因此,下面给出的代码效率不高。它使用的数据量较小,但现在失败了。
return s.upper()else:return None - 这样就可以在DataFrame的操作中直接使用这个UDF，像 df.withColumn...
Spark与Pandas中DataFrame对比(详细) a: 添加一列数据 方法一: # 添加id data=data.withColumn("id", monotonically_increasing_id()) b=data.select(data.id,data["开始时间"].astype("string")).rdd.map(lambda x:[x[0],int(x[1][-4:-2])]).\ toDF("id:long,day: int") # 插入列 data=da...
import dask.dataframe as dd # 读取大规模 CSV 数据 df = dd.read_csv("retail_data.csv") # 检查数据基本信息 print(df.info()) # 去除缺失值并进行类型转换 df = df.dropna() df['purchase_date'] = dd.to_datetime(df['purchase_date']) ...