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。 ```scala // 定义函数selectColumns,输入参数为列名列表 def selectColumns(columns: List[String]) = { columns.map(col).toList // 将列名转换为Column
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(...
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...
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...
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 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 将会打...
deptDF = spark.createDataFrame(data=dept, schema = deptColumns) deptDF.printSchema() deptDF.show(truncate=False) 运行结果: Emp Dataset +---+---+---+---+---+---+---+ |emp_id|name |superior_emp_id|year_joined|emp_dept_id|gender|salary| +---+---+---+---+---+---+-...
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...
这里的index和columns就分别是行和列标签。我们可以很容易选择一段时间(行上选择)和几列(列上选择)数据。当然这些建立在数据是按顺序存储的基础上。 按顺序存储的特性让 DataFrame 非常适合用来做统计方面的工作。 In[17]:df3=df.shift(1)# 把 df 的数据整体下移一格,行列索引保持不变In[18]:df3Out[18]:...
* 每个Dataset还有一个无类型的视图称为`DataFrame`,它是一个[[Row]]类型的Dataset。 * * 可在Dataset上执行的操作分为转换和动作两类。转换操作生成新的Dataset,而动作操作触发计算并返回结果。 * 例如,转换操作包括map、filter、select和aggregate(`groupBy`)等;动作操作包括count、show以及将数据写入文件系统等。