df=spark.read.csv("path/to/csv/file.csv",header=True,inferSchema=True) 接下来,使用DataFrame的drop()方法删除指定的列。drop()方法接受一个或多个列名作为参数,并返回一个新的DataFrame,不包含指定的列。示例代码如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 df=df.drop("column_...
使用drop() 方法的示例 以下是一个使用drop()方法删除列的示例代码: AI检测代码解析 frompyspark.sqlimportSparkSession# 初始化 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Delete Column Example")\.getOrCreate()# 创建示例 DataFramedata=[("Alice",34),("Bob",45),("Catherine",29)]columns=["N...
Drop(String[]) 返回已删除列的新DataFrame值。 如果架构不包含列名 () ,则为无操作。 Drop(Column) 返回删除了列的新DataFrame值。 如果 没有具有等效表达式的列,DataFrame则表示无操作。 C# publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameDrop(Microsoft.Spark.Sql.Column col); ...
6、 col(colName: String) 返回column类型,捕获输入进去列的对象 7、 cube(col1: String, cols: String*) 返回一个GroupedData类型,根据某些字段来汇总 8、 distinct 去重 返回一个dataframe类型 9、 drop(col: Column) 删除某列 返回dataframe类型
根据传入的String类型字段名,获取指定字段的值,以DataFrame类型返回 jdbcDF.select( "id" , "c3" ).show( false) 1. 还有一个重载的select方法,不是传入String类型参数,而是传入Column类型参数。可以实现select id, id+1 from test这种逻辑。 jdbcDF.select(jdbcDF( "id" ), jdbcDF( "id") + 1 ).show...
6、 col(colName: String) 返回column类型,捕获输入进去列的对象 7、 cube(col1: String, cols: String*) 返回一个GroupedData类型,根据某些字段来汇总 8、 distinct 去重 返回一个dataframe类型 9、 drop(col: Column) 删除某列 返回dataframe类型
17、 limit(n: Int) 返回dataframe类型 去n 条数据出来 18、 na: DataFrameNaFunctions ,可以调用dataframenafunctions的功能区做过滤 df.na.drop().show(); 删除为空的行 19、 orderBy(sortExprs: Column*) 做alise排序 20、 select(cols:string*) dataframe 做字段的刷选 df.select($“colA”, $“colB...
一、DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象、parquet文件、json文件、hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象。本文将以MySQL数据库为数据源,生成DataFrame对象后进行相关的DataFame之上的操作。 文中生成DataFrame的代码如下: ...
本Notebook基于Spark官网的Quick Start, 使用测试数据,实验PySpark DataFrame的功能:创建,显示数据,选择和存取数据,数据分组,保存和读取,使用SQL 4,运行本Notebook需要的第3方库 运行本Notebook需要安装pyspark库,如果没有安装,打开Anaconda的command窗口,运行如下命令: ...
publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameDrop(Microsoft.Spark.Sql.Column col); Parâmetros col Column Expressão de coluna Retornos DataFrame Objeto DataFrame Aplica-se a Microsoft.Spark latest ProdutoVersões Microsoft.Sparklatest Drop(String[])