在上述代码中,我们首先定义了一个列表columns,其中包含了我们要获取的列名。然后,使用df.select()方法选择指定的列,并使用collect()方法将结果收集到本地。 总结 通过以上的步骤,我们就可以在Spark中获取DataFrame列值了。首先,我们需要构建DataFrame,可以通过多种方式实现;然后,选择要获取的列,并获取其对应的值。通过...
spark=SparkSession.builder \.appName("Example")\# 设置应用名称.getOrCreate()# 创建 SparkSession 1. 2. 3. 3. 创建 DataFrame 你可以通过读取文件(如 CSV、JSON 等)或手动定义数据创建 DataFrame。这里,我们手动创建一个示例: data=[("Alice",1),("Bob",2),("Cathy",3)]# 定义一组数据columns=...
spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建示例DataFrame data = [("Alice", 25, "Engineer"), ("Bob", None, "Developer"), (None, 30, "Manager")] 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...
importorg.apache.spark.sql.catalyst.encoders.RowEncodervalfields:Array[StructField] = frame.schema.fieldsvalnewFields = fields :+StructField("score",IntegerType)valscoreDataset:Dataset[Row] = frame .map(row => {varscore =0valmap:Map[String,Nothing] = row.getValuesMap(columns) map.foreach(m...
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...
* 采用反射的方式将RDD转换为DataFrame和Dataset */objectSparkRDDInferring{defmain(args:Array[String]):Unit= {// 构建SparkSession实例对象valspark:SparkSession=SparkSession.builder()// 使用建造者模式构建对象.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$")) ...
什么是真正的 DataFrame? 起源 最早的 "DataFrame" (开始被称作 "data frame"),来源于贝尔实验室开发的S 语言。"data frame" 在 1990 年就发布了,书《S 语言统计模型》第3章里详述了它的概念,书里着重强调了 dataframe 的矩阵起源。 书中描述 DataFrame 看上去很像矩阵,且支持类似矩阵的操作;同时又很像关系...
DataFrame: A DataFrame is a DataSet organized into named columns.(以列(列名,列类型,列值)的形式构成的分布式的数据集,按照列赋予不同的名称) DataFrame有如下特性: 1)、分布式的数据集,并且以列的方式组合的,相当于具有schema的RDD;2)、相当于关系型数据库中的表,但是底层有优化;3)、提供了一些抽象的操作...
columns = ["Name","Age"] df = spark.createDataFrame(data, columns) DataFrame的操作: DataFrame允许执行多种操作,包括列选择、过滤、聚合等,以下是一些示例: # 选择指定列df.select("Name","Age")# 过滤数据df.filter(df.Age >30)# 进行聚合操作df.groupBy("Age").count() ...
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: # Pythondf.select("DEST_COUNTRY_NAME").show(2)# in SQLSELECTDEST_COUNTRY_NAME,ORIGIN_COUNTRY_NAME...