spark=SparkSession.builder \.appName("Add Row to DataFrame")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 步骤2:创建DataFrame 接下来,我们需要创建一个DataFrame。假设我们已经有了一些数据,我们可以从列表、元组或字典中创建DataFrame。 data=[("Alice",34),("Bob",45),("Cathy",29)]columns=["Name","Age...
StringType,IntegerType# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("Add Rows to DataFrame").getOrCreate()# 定义DataFrame模式schema=StructType([StructField("name",StringType(),True),StructField("age",IntegerType(),True)])# 创建空的DataFramedf=spark.createDataFrame([],schema)# 创建单行Data...
.add("address",StringType)// 使用Row的子类GenericRowWithSchema创建新的RowvalnewRow:Row=newGenericRowWithSchema(buffer.toArray, schema)// 使用新的Row替换成原来的RownewRow }).map(row => {// 打印新的schemaprintln(row.schema)// 测试我们新增的字段valgender = row.getAs[String]("gender")// ...
import org.apache.spark.sql.functions._ val rowDF = df.select(explode(array(df.columns.map(col): _*)).as("row")) 在上述代码中,我们使用explode函数将所有列转换为一列,每个元素代表一行数据。最后,我们将结果保存在rowDF中。 Spark DataFrame的优势包括: ...
("test")val spark=SparkSession.builder().config(sparkconf).getOrCreate()val tempDataFrame=spark.createDataFrame(Seq((1,"asf"),(2,"2143"),(3,"rfds"))).toDF("id","content")// 增加一列val addColDataframe=tempDataFrame.withColumn("col",tempDataFrame("id")*0)addColDataframe.show(10,...
import org.apache.spark.sql.functions.{col, lit, row_number} import org.apache.spark.sql.types.DataTypes val df = spark.createDataFrame(Seq( ("A", "20200501"), ("B", "20211121"), ("C", "20151230") )).toDF("BAI", "Date") df.withColumn("AAB", to_date(col("Date"),"yyyyMMdd...
//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) Row(x.get(0).toString().toDouble,"F")elseRow(x.get(0).toString().toDouble,"T") ...
We can add rows or columns We can remove rows or columns We can transform a row into a column (or vice versa) We can change the order of rows based on the values in columns |2.1 select and selectExpr select and selectExpr allow you to do the DataFrame equivalent of SQL queries on a...
type DataFrame = Dataset[Row] } https://github.com/IloveZiHan/spark/blob/branch-2.0/sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/package.scala 也就是说,每当我们用导DataFrame其实就是在使用Dataset。 针对Python或者R,不提供类型安全的DataSet,只能基于DataFrame API开发。
//创建dataframe val df = spark.createDataFrame(rdd, schema) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 不过,我们可以把文件结构当做参数来使用,通过rdd自动产生schema和row,不用自己手动生成。 import org.apache.spark.sql.types._ ...