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")...
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...
通过添加列或替换具有相同名称的现有列来返回新的数据集 column的表达式只能引用此数据集提供的属性。 添加引用其他数据集的列是错误的 新的列只能通过现有列转换得到,这个就有点局限,不过也能解决一部分问题: 比如,我想再增加一列为所有age增加1作为新的一列: df.withColumn("new_age", col = df("age") + ...
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...
加载数据到Dataframe:df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)其中,"data.csv"是数据文件的路径,header=True表示第一行是列名,inferSchema=True表示自动推断列的数据类型。 使用withColumn()方法添加新列:df = df.withColumn("new_column", col("column1") + col("column2"))...
2.regexp_replace(e: Column, pattern: String, replacement: String): Column function note: Replace all substrings of the specified string value that match regexp with rep. 我的问题:I got some dataframe with 170 columns. In one column I have a "name" string and this string sometimes can ...
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. ...
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"); ...
// 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) ...
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方法来从不同的数据源创建DataFrame,比如从CSV文件、数据库表、RDD等...