3.2.2 使用select方法选择需要的列 使用select方法,我们可以选择需要的列。可以按以下方式指定列: 使用列名字符串:df.select("column_name") 使用col函数和列名:df.select(F.col("column_name")) 使用列表:df.select(["column_name1", "column_name2"]) 以下是一个示例,展示如何
df.show()【显示全部数据】 df.show(5)【传入数字n,只显示 n 行数据】 2.select 查询 调用select(列名) import session.implicits._ person_df_rdd.select($"name",$"age").show(); //引入当前Session的隐式转换类 +---+---+ | name|age| +---+---+ | anne| 22| | joe| 39| |alison|...
| .select(| fpb_server_test("gridid"),| fpb_server_test("height"),| fpb_server_test("objectid"),| when(sampe_data_test("gridid") === lit(null), fpb_server_test("rsrp")).otherwise(sampe_data_test("rsrp")).alias("rsrp"),| fpb_server_test("calibrategridid"),| when(sampe_d...
df.select('A):与用美元符$隐式转换类似,也可用单侧单引号实现隐式转换,实质上也是得到一个Column类型,即'A等价于col("A"),当然也需要首先执行隐式转换导入; df.select(expr("A")):仍然是用一个函数expr+列名提取该列,这里expr执行了类SQL的功能,可以接受一个该列的表达式执行类SQL计算,例如此处仅用于提...
df.select(expr("A")):仍然是用一个函数expr+列名提取该列,这里expr执行了类SQL的功能,可以接受一个该列的表达式执行类SQL计算,例如此处仅用于提取A列,则直接赋予列名作为参数即可; df.selectExpr("A"):对于上述select+expr的组合,spark.sql中提供了更为简洁的替代形式,即selectExpr,可直接接受类SQL的表达式字符...
scala>df.select(col("*"),|udf{| (e:Int) => |if(e =="23") {|1| }else{|2|}| }.apply(df("rsrp")).cast(DataTypes.DoubleType).as("rsrp_udf")|).show+---+---+---+---+ |id|rsrp|rsrq|rsrp_udf| +---+---+---+---+ |key1|23|1.0|2.0| |key...
//转换5:ds-->df val dataFrame: DataFrame = personDS.toDF() //转换5:df-->ds val personDS2: Dataset[Person] = personDF.as[Person] //目前DataFrame和DataSet使用类似,如:也有show/createOrReplaceTempView/select personDS.show() personDS.createOrReplaceTempView("t_person") personDS.select("name...
val df: DataFrame = spark.read.json("data/sql/people.json") val df2: DataFrame = df.select(df("name"), df("age"), df("sex")).withColumn("isYoung", when(df("age") < 25, "young").otherwise("old")) val df3: DataFrame = df2.drop(df("isYoung")) df3.show() 9、其它操作...
# 筛选年龄大于30的数据filtered_data = df.filter(df["age"] >30)# 显示筛选结果filtered_data.show() 2 列选择 可以使用select方法选择要保留的列: # 选择"name"和"age"列selected_data = df.select("name","age")# 显示选择的列selected_data.show() ...
counts_df = df.select("ProductID","Category").groupBy("Category").count() display(counts_df) 此示例代码的结果可能如下所示: 类别计数 耳机3 车轮14 山地自行车32 ... 在Spark 中使用 SQL 表达式 Dataframe API 是名为 Spark SQL 的 Spark 库的一部分,它使数据分析师能够使用 SQL 表达式来查询和...