2. 选择DataFrame中的列 可以使用select方法来选择DataFrame中的特定列。 scala val selectedColumns = data.select("name", "age") selectedColumns.show() 还可以使用列表达式来选择列,并可以对列进行重命名或计算。 scala val renamedColumns = data.selectExpr("name as userName", "age + 1 as nextYearAg...
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: string, age: int ... 3 more fields] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 多个列筛选 这里的前提是我们拿到了这些列名的集合,直接select的方式取出对应的列 df....
在Scala DataFrame中查找单行中不同列的最大值,可以使用DataFrame的`select`和`agg`方法结合使用。 首先,使用`select`方法选择需要比较的列,然后使用`agg`...
解决方法: 检查列名是否正确,并确保所需的列已经存在于 DataFrame 中。 代码语言:txt 复制 // 错误的列名会导致异常 try { val wrongColumn = df.select("nonexistent_column") } catch { case e: Exception => println("列名错误或不存在") } // 正确的做法是先验证列是否存在 if (df.columns.contains...
import org.apache.spark.sql.{Column, DataFrame} object euclideanDist { def main(args: Array[String]): Unit = { val path:String = "data/irsdf/part-00000-ca2d6ce7-bcd0-4c24-aba9-e8cb01dcc04c-c000.csv" val df: DataFrame = spark_session.read.csv(path).toDF("ft1","ft2","ft3","ft...
(b) Use sequence operation to apply method to sequence of elements in motif.// In this case, the elements are the 3 edges.valcondition =Seq("ab","bc","cd"). foldLeft(lit(0))((cnt, e) => sumFriends(cnt, col(e)("relationship")))// (c) Apply filter to DataFrame.valchainWith...
方法五:使用zipWithUniqueId获取id 并重建 DataFrame. //dataframe新增一列方法1,利用createDataFrame方法val trdd = input.select(targetColumns).rdd.map(x=>{if(x.get(0).toString().toDouble > critValueR || x.get(0).toString().toDouble <critValueL) ...
我用withColumn对dataframe增加了一个自增序号列，但是序号列是在最后一列，用select方法将序号列放在第...
Spark scala基于其他DataFrame修改DataFrame列 我是spark和scala的新手,想知道如何在两个数据帧之间执行操作。在我的例子中,我有两个数据帧: DF1: ID_EMPLOYEE sup_id_1 desc_1 sup_id_2 desc_2 ... sup_id_18 desc_18 sup_id_19 desc_19 AAAAAAAA SUP_ID1 SUP_ID2 ... SUP_ID3 SUP_ID4...
对于DataFrame 接口,Python 层也同样提供了 SparkSession、DataFrame 对象,它们也都是对 Java 层接口的封装,这里不一一赘述。 4、Executor 端进程间通信和序列化 对于Spark 内置的算子,在 Python 中调用 RDD、DataFrame 的接口后,从上文可以看出会通过 JVM 去调用到 Scala 的接口,最后执行和直接使用 Scala 并无区别...