首先,我们需要创建一个Spark DataFrame对象,以便我们可以在其中添加新的列。我们可以从文件、数据库或其他数据源中加载数据来创建DataFrame。 // 创建SparkSession对象valspark=SparkSession.builder().appName("Add Column to DataFrame").getOrCreate()// 从文件加载数据创建DataFramevaldf=spark.read.format("csv")...
接下来,我们需要创建一个SparkSession对象,这是使用Spark的入口点: valspark=SparkSession.builder().appName("Add New Column to DataFrame").master("local[*]").getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 创建DataFrame 为了演示如何添加新的一列,我们首先需要创建一个DataFrame。我们可以使用SparkSession的createDataFrame方...
如果还没有DataFrame,可以从数据源(如CSV文件)加载数据创建一个新的DataFrame。以下是一个加载CSV文件的例子: scala val spark = SparkSession.builder() .appName("Add Column Example") .master("local[*]") .getOrCreate() val df = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/your/file.csv...
As we’ve seen thus far, expr is the most flexible reference that we can use. It can refer to a plain column or a string manipulation of a column. To illustrate, let’s change the column name, and then change it back by using the AS keyword and then the alias method on the column...
在spark 中给 dataframe 增加一列的方法一般使用 withColumn // 新建一个dataFrame val sparkconf = new SparkConf() .setMaster...的结构,但是假设没有 id 这一列,那么增加列的时候灵活度就降低了很多,假设原始 dataFrame 如...
importorg.apache.spark.sql.DataFrame; importorg.apache.spark.sql.SaveMode; importorg.apache.spark.sql.hive.HiveContext; publicclassAddColumnDataFrame{ public static voidmain(String[]args){ args=newString[]{"input path"}; SparkConfconf=newSparkConf().setMaster("local").setAppName("test"); ...
idCol: org.apache.spark.sql.Column= id scala> val dataset = spark.range(5).toDF("text") dataset: org.apache.spark.sql.DataFrame=[text: bigint] scala> val textCol = dataset.col("text") textCol: org.apache.spark.sql.Column=text ...
is not possibleto add a column based on the data from an another table.原答案：convert to RDD...
三、dataframe上的关键常用操作 nyDF.show //default it will be show 20 rows .But you can specificate row number.eg nyDF.show(40) //show函数可以指定行数。 nyDF.select("Room_ID","Room_Type","Price").show //you can also specificate a row to select a special column. ...
createDataFrame([('2015-04-08',)], ['a']) >>> df.select(year('a').alias('year')).collect() [Row(year=2015)] 92.pyspark.sql.functions.when(condition, value) 评估条件列表并返回多个可能的结果表达式之一。如果不调用Column.otherwise(),则不匹配条件返回None 参数:condition – 一个布尔的列...