deptDF = spark.createDataFrame(data=dept, schema = deptColumns) deptDF.printSchema() deptDF.show(truncate=False) 运行结果: Emp Dataset +------+--------+---------------+-----------+-----------+------+------+ |emp_id|
(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....
从上面的例子中可以看出,DataFrame基本把SQL函数给实现了,在hive中用到的很多操作(如:select、groupBy、count、join等等)可以使用同样的编程习惯写出spark程序,这对于没有函数式编程经验的同学来说绝对福利。 三、函数说明及其用法 函数式编程是spark编程的最大特点,而函数则是函数式编程的最小操作单元,这边主要列举Data...
你也可以通过注册DataFrame为临时表,然后使用SQL语句来进行动态列选择。 代码语言:txt 复制 # 注册为临时表 df1.createOrReplaceTempView("table1") df2.createOrReplaceTempView("table2") # 动态构建SQL查询 sql_query = f"SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.{join_column} = table2.{join_col...
dataframe的基本操作 1、 cache()同步数据的内存 2、 columns 返回一个string类型的数组,返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组,返回值是所有列的名字以及类型 4、 explan()打印执行计划 物理的 5、 explain(n:Boolean) 输入值为 false 或者true ,返回值是unit 默认是false ,如果输入true...
2022-01-012022-01-022022-01-022022-01-032022-01-032022-01-042022-01-042022-01-052022-01-052022-01-06设计编码测试完成整体流程实现spark dataframe select动态传参 2. 整体流程 3. 详细步骤及代码 步骤一:设计动态传参函数 首先,我们需要设计一个函数,接收参数并动态构建需要选择的列。
這是 Select () 的變體,只能使用資料行名稱 (選取現有的資料行,也就是無法) 建構運算式。Select(Column[]) 選取一組以資料行為基礎的運算式。 C# 複製 public Microsoft.Spark.Sql.DataFrame Select(params Microsoft.Spark.Sql.Column[] columns); 參數 columns Column[] 資料行運算式 傳回 DataFrame ...
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...
import pandas as pd from pyspark.sql import SparkSession colors = ['white','green','yellow','red','brown','pink'] color_df=pd.DataFrame(colors,columns=['color']) color_df['length']=color_df['color'].apply(len) color_df=spark.createDataFrame(color_df) color_df.show() 7.RDD与Data...