(6,"Brown",2,"2010","50","",-1) \ ] empColumns = ["emp_id","name","superior_emp_id","year_joined", \ "emp_dept_id","gender","salary"] empDF = spark.createDataFrame(data=emp, schema = empColumns) empDF.printSchema() empDF.show(truncate=False) dept = [("Finance",10)...
10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列 返回一个dataframe 11、 except(other: DataFrame) 返回一个dataframe,返回在当前集合存在的在其他集合不存在的 12、 explode[A, B](inputColumn: String, outputColumn: String)(f: (A) ⇒ TraversableOnce[B])(implicit arg0: scala.reflect.api....
15、 intersect(other: DataFrame) 返回一个dataframe,在2个dataframe都存在的元素 16、 join(right: DataFrame, joinExprs: Column, joinType: String) 一个是关联的dataframe,第二个关联的条件,第三个关联的类型:inner, outer, left_outer, right_outer, leftsemi df.join(ds,df("name")===ds("name") a...
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” + 1) 21、 selectExpr(exprs: String*) 做字段的刷...
spark sql 中join的类型 Spark DataFrame中join与SQL很像,都有inner join, left join, right join, full join; 回到导航 spark join 看其原型 def join(right : DataFrame, usingColumns : Seq[String], joinType : String) : DataFrame def join(right : DataFrame, joinExprs : Column, joinType : String...
join(right: Dataset[_], usingColumns: Seq[String], joinType: String): DataFrame join(right: Dataset[_], joinExprs: Column): DataFrame join(right: Dataset[_], joinExprs: Column, joinType: String): DataFrame 1. 2. 3. 4. 5.
可以使用describe函数来返回一个DataFrame, 其中会包含非空项目数, 平均值, 标准偏差以及每个数字列的最小值和最大值等信息..., 你当然也可以使用DataFrame上的常规选择功能来控制描述性统计信息列表和应用的列: In [5]: from pyspark.sql.functions import...
Select(String, String[]) 选择一组列。 这是 Select () 的变体,只能选择使用列名的现有列 (即无法构造表达式) 。 Select(Column[]) 选择一组基于列的表达式。 C# 复制 public Microsoft.Spark.Sql.DataFrame Select (params Microsoft.Spark.Sql.Column[] columns); 参数 columns Column[] 列表达式 返回...
DataFrame 属性 展开表 Item[String] 根据列名称选择列。 方法 展开表 Agg(Column, Column[]) 不带组的整个DataFrame聚合。 Alias(String) 返回具有别名集的新DataFrame值。 与 As () 相同。 As(String) 返回具有别名集的新DataFrame值。 Cache()
DataFrame 的 API 非常丰富,横跨关系(如 filter、join)、线性代数(如 transpose、dot)以及类似电子表格(如 pivot)的操作。 还是以 pandas 为例,一个 DataFrame 可以做转置操作,让行和列对调。 In[8]:df.transpose()Out[8]:0123400.7363850.3195330.4408250.3002790.34111310.2712320.8919280.5007240.4835710.81387020.9402700...