通过withColumn()方法可以修改列的数据类型,将目标列的数据类型修改为指定的数据类型。 importorg.apache.spark.sql.functions._valnewDF=df.withColumn("columnName",col("columnName").cast("newDataType")) 1. 2. 3. 步骤4:保存结果 最后,我们需要将结果保存到新的DataFrame中,以便后续的操作或输出。 newDF...
test_exp_data = rdd.toDF(["name", "age", "score", "sex"]) # 创建DataFrame的一种方式,用rdd.toDF 来建 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. .show() 显示头n 行 DataFrame.show( num) 以表格的形式显示头num行,函数返回值为NoneType 。 tmp = test_exp_data.show(5) print(type(tmp)) # ...
创建一个DataFrame对象,假设为df。 使用withColumn方法创建一个新的列,并使用cast方法更改该列的数据类型: 代码语言:txt 复制 val newDf = df.withColumn("newColumn", df("oldColumn").cast(IntegerType)) 上述代码中,将原始列oldColumn的数据类型更改为整数类型,并将结果存储在新的列newColumn中。
res0: String=2.2.0.cloudera1 scala> valdf= spark.createDataset(Seq(("key1",23,1.0), ("key1",10,2.0))).toDF("id","rsrp","rsrq")df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id:string, rsrp:int...1morefield] scala>df.show+---+---+---+ |id|rsrp|rsrq| +---+---+---+ |k...
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 table of data: ...
import org.apache.spark.sql.{Column, DataFrame} object euclideanDist { def main(args: Array[String]): Unit = { val path:String = "data/irsdf/part-00000-ca2d6ce7-bcd0-4c24-aba9-e8cb01dcc04c-c000.csv" val df: DataFrame = spark_session.read.csv(path).toDF("ft1","ft2","ft3","ft...
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" ))(...
黄老师通俗地讲讲Apache Spark中的 DataFrame 和 DataSet 数据结构。 DataFrame:DataFrame 可以比作一个表格或电子表格,它有行和列,每一列都有一个名称和数据类型。就像你在 Excel 或其他电子表格软件中看到的那样,DataFrame 提供了一种结构化的方式来存储和处理数据。 使用场景:DataFrame 非常适合处理结构化数据,即具...
我会将 lit(None) 转换为 NullType 而不是 StringType。这样一来,如果我们必须过滤掉该列上的非空行……可以按如下方式轻松完成 df = sc.parallelize([Row(1, "2"), Row(2, "3")]).toDF() new_df = df.withColumn('new_column', lit(None).cast(NullType())) new_df.printSchema() df_null ...
代码语言:txt 复制 val dfWithMonth = dfWithDate.withColumn("month", extractMonth(col("date_column"))) 查看结果: 代码语言:txt 复制 dfWithMonth.show() 这样就可以将月份添加到Spark dataframe中的日期列了。 关于Spark dataframe和日期函数的更多信息,可以参考腾讯云的相关产品文档: ...