df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Role"]) # 获取DataFrame的所有列名 all_columns = df.columns # 过滤掉包含空值的列 non_null_columns = [col for col in all_columns if df.dropna(subset=[col]).count() > 0] # 打印
spark = SparkSession.builder.appName("AddColumnExample").getOrCreate() data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)] columns = ["Name", "Age"] df = spark.createDataFrame(data, columns) 使用withColumn方法增加一列: withColumn方法接受两个参数:新列的名称和新列的值(可以是常...
.getOrCreate() import spark.implicits._ //将RDD转化成为DataFrame并支持SQL操作 1. 2. 3. 4. 5. 然后我们通过SparkSession来创建DataFrame 1.使用toDF函数创建DataFrame 通过导入(importing)spark.implicits, 就可以将本地序列(seq), 数组或者RDD转为DataFrame。 只要这些数据的内容能指定数据类型即可。 import...
创建DataFrame data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)] columns = ["name", "age"] df = spark.createDataFrame(data, columns) 筛选 filtered_df = df.filter(df["age"] > 30) 排序 sorted_df = df.sort("age") 分组 grouped_df = df.groupBy("age") 映射 mapped_df ...
//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") ...
1.b) 使用SparkSession的creatDataFrame()函数 使用SparkSession中的createDataFrame()是另一种创建方法,它以rdd对象作为参数。使用toDF()来指定列的名称。 dfFromRDD2 = spark.createDataFrame(rdd).toDF(columns:_*) 1.c)对行类型使用createDataFrame() ...
我有一个 Spark DataFrame(使用 PySpark 1.5.1)并且想添加一个新列。 我尝试了以下方法但没有成功: type(randomed_hours) # => list # Create in Python and transform to RDD new_col = pd.DataFrame(randomed_hours, columns=['new_col'])
循环遍历dataframe列以形成嵌套dataframe是一种在Spark中处理数据的常见操作。它可以用于将一列数据按照特定的规则进行处理,并将结果存储在一个新的嵌套dataframe中。 在Spark中,可以使用select和withColumn方法来实现循环遍历dataframe列。首先,使用columns属性获取dataframe的所有列名,然后使用循环遍历每个列名。在循环中...
import pandas as pd from pyspark.sql import SparkSession colors = ['white','green','yellow','red','brown','pink'] color_df=pd.DataFrame(colors,columns=['color']) color_df['length']=color_df['color'].apply(len) color_df=spark.createDataFrame(color_df) color_df.show() 7.RDD与Data...
用不了，原因是：When you useDataFrame.withColumn, column expression can reference only the columns ...