以下是一个替换DataFrame中某一列字符值的代码示例: AI检测代码解析 frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportwhen# 创建Spark会话spark=SparkSession.builder \.appName("Replace Character Values in DataFrame")\.getOrCreate()# 创建样本数据data=[("Alice","active"),("Bob","inactive")...
df = spark.createDataFrame(pandas_df) # 显示前5行 df.show(5) 6.3.2 从Spark DataFrame转换成Pandas DataFrame 笔者注:Spark DataFrame是分布式的,如果数据量比较大,那么转成Pandas DataFrame应该会有异常发生。有兴趣的同学可以测试下 pd_df = df.toPandas() pd_df.head() 6.4 从RDD(弹性数据集)创建...
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("DataFrame Column Selection").getOrCreate()valdata=Seq(("Alice",25,"female"),("Bob",32,"male"),("Charlie",28,"male"))valdf=spark.createDataFrame(data).toDF("name","age","gender")df.createOrReplaceTempView(...
spark官方源码示例:org/apache/spark/sql/DataFrameNaFunctionsSuite.scala name是列名 df.na.replace("name", Map("Bob"->"Bravo","Alice"->null)) df.na.replace("*", Map[Any, Any](false->null)) 方法二: 替换hour列中的0为9 import com.google.common.collect.ImmutableMap; scala> df.na.replace...
DataFrame(以下简称DF)的生成方式有很多,我们一一道来,不过在生成之前,我们首先要创建一个SparkSession: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 val spark=SparkSession.builder().appName("Spark SQL basic example").enableHiveSupport().getOrCreate() ...
首先需要初始化一个Spark会话(SparkSession)。通过SparkSession帮助可以创建DataFrame,并以表格的形式注册。其次,可以执行SQL表格,缓存表格,可以阅读parquet/json/csv/avro数据格式的文档。 sc = SparkSession.builder.appName("PysparkExample")\ .config ("spark.sql.shuffle.partitions", "50")\ ...
DataFrame DataFrame 对象 适用于 Microsoft.Spark latest 产品版本 Microsoft.Sparklatest Replace(IEnumerable<String>, IDictionary<Double,Double>) 将map 中replacement与键匹配的值替换为相应的值。 C# publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameReplace(System.Collections.Generic.IEnumerable<string> columnNames, System.Collec...
对DataFrame对象中的某些行或列,或者对DataFrame对象中的所有元素进行某种运算或操作,我们无需利用低效笨拙的循环,DataFrame给我们分别提供了相应的直接而简单的方法,apply()和...1 map()方法 The map method works on series, so in our case, we will use it to transform a column of our...还有Series, ...
DataFrameNaFunctions.replace 可以把 null 或NaN 替换为其它值, 但是和 fill 略有一些不同, 这个方法针对值来进行替换 4)缺失值类型处理 @Test def nullAndNaN(): Unit = { // 1. 读取数据集 // 1.1 通过spark-csv自动的推断类型来读取,推断数字的时候会将NaN推断为字符串 // spark.read.option("header...
如果有生成的 RDD[Row] 就可以直接调用 sqlContext 将该 RDD 转换为 DataFrame。这里 TABLE_SCHEMA 可以看作是每一列数据的描述,类似 Hive 的 column 的信息,主要是字段名和类型,也可以添加额外的信息,sqlContext 将对应的列属性与 Row 一一匹配,如果 Schema 长度没有达到 Row 的总列数,则后续字段都只能读为...