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']) spark_new_col = sqlContext.createDataFrame(new_col) my_...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSession 对象spark=SparkSession.builder \.appName("Add_Column_to_DataFrame")\.getOrCreate()# 读取数据源df=spark.read.csv("data.csv",header=True,inferSchema=True)# 添加新列df_new=df.withColumn("new_column",df["column1"]+df["column2"])# 显示结...
spark.sql.functions.coalesce来根据另一列填充Dataframe的一个列,但是我注意到在某些行中值是empty String而不是null,因此(myCoalesceColumnorder.map(x => adjust(x)): _*)).as("resolved_id")在上面的示例中,我希望首先用列xx填充xx,如果它‘ 浏览1提问于2018-09-24得票数 2 4回答 根据pandas中...
spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建示例Dataframe data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)] df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"]) # 使用条件创建新列 df = df.withColumn("category", when(df.age < 30, "Young").otherwise("Old")) # ...
Spark DataFrame新增列 在Spark中,DataFrame是一种以表格形式组织的分布式数据集合,类似于关系型数据库中的表。在处理大数据时,DataFrame提供了一种高效且易于使用的方式来进行数据分析和转换。 在实际应用中,我们经常需要对DataFrame进行列的新增操作。本文将介绍如何使用Spark来新增列,并提供相应的代码示例。
// 创建DataFrame import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, StringType, StructType} import org.apache.spark.sql.Row val arraySchema = new StructType() .add("name",StringType) .add("subjects",ArrayType(StringType)) val arrayDF = spark.createDataFrame(arrayRDD, arraySchema) ...
2.2 Add constant value column to dataframe If we want to add an constant value, we can useliterals # in Pythonfrompyspark.sql.functionsimportlitdf.select(expr("*"),lit(1).alias("One")).show(2)# SQL--inSQLSELECT*,1asOneFROMdfTableLIMIT2 ...
Dataset与DataFrame的区别是DataFrame的一行记录中没有指定特定的数据类型,而 Dataset 的一行中的数据都是明确类型的。import org.apache.spark.sql.Encoders // 指定类型为Encoders.STRING val dataSet = spark.createDataset(Array( "李明,20,15552211521", "王红,19,13287994007", "刘三,21,15552211523" ))(...
Spark有两个基础APIs集:非结构化的RDD和结构化的DataFrame/DataSet。 模块组成:Spark Core(RDD), SQL(DF/DataSet), Structured Streaming, MLlib/ML等。 Starting Spark spark-shell(orpyspark)直接进行交互式操作(比较少用,一般借助下面的工具),而spark-submit一般是生成环境向集群提交任务,如上面提到的yarn集群。
dataframeColnames.createOrReplaceTempView("dataframeColnames") import pyspark.sql.functions as F from pyspark.sql.functions import col def single_space(col): return F.trim(F.regexp_replace(col, " +", " ")) # 去除开头和结尾的空格 def remove_all_whitespace(col): ...