ALTER TABLE t1 ADD COLUMN col2 VARCHAR(30); ALTER TABLE t1 ADD COLUMN col3 VARCHAR(30); 2、再用 SPLIT_PART 函数填充新的列 1 2 3 4 UPDATE t1 SET col1 = SPLIT_PART( col, ',', 1 ), col2 = SPLIT_PART( col, ',', 2 ), col3 = SPLIT_PART( col, ',', 3 ); 效果: 需求...
.appName("Split Column into Multiple Rows") .getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 2. 创建 DataFrame 接下来,我们需要创建一个包含需要处理的数据的 DataFrame。 import spark.implicits._ val data = Seq(("A", "1,2,3"), ("B", "4,5"), ("C", "6,7,8,9")) val df = data.toDF("...
lateral view explode(split(a.depart, ',')) b as add_depart 1. 2. {2}配合正则处理无法简单使用split的列 现在要计算出成绩的平均值。Hive中并没有处理这种列表数据的函数,因此需要先将grade字段拆分成多行,每行代表一个分数。 同时grades无法直接使用split,因为有{} select name,grade from table lateral...
self.Name=""self.Value=""info=Info()#dictData 是输入的字符串dict_data ="example_name example_value"#使用正则表达式按照空白字符分割字符串array = re.split(r'\s+', dict_data)#赋值给 info 对象的属性info.Name =array[0] info.Value= array[1]iflen(array) > 1elsearray[0]#打印结果print(f...
当然也可以转成多列,只需要在拼接的时候指定列的区分方式,然后再对列值做SPLIT 操作即可得到多列。这种拼接的方式可以通过函数WM_CONCAT。 https://www.alibabacloud.com/help/zh/maxcompute/user-guide/wm-concat 在上面的例子中我们是这样使用WM_CONCAT函数的: SELECT id ,name ,WM_CONCAT(',',a_tag) a_...
df['部分演员']=df['部分演员'].str.split("/")# 转成列表print(df)df_new=df.explode('部分演员')print(df_new) 2.5 execl 数据透视表实现行转列 Excel 要实现行列转换,需要用到 Power Query,而Power Query 只有Excel 2016以上的版本才有!
配合UDTF函数使用,一般情况下经常与explode函数搭配,explode的操作对象(列值)是 ARRAY 或者 MAP ,可以通过 split 函数将 String 类型的列值转成 ARRAY 来处理,从而进行列转行操作。 sign_column:是增加字段的别名,这个字段可以直接用在后面做过滤条件。 tmp_column_name:虚拟表名,可以不写。
I have a table in which emails are stored in a column delimited by semicolon. The maximum number of emails saved in a record is 3. I need an SQL update query which can split the emails and copy them to different columns in the same table. ...
当用户配置了这一项之后,DataX系统就会忽略table,column这些配置型,直接使用这个配置项的内容对数据进行筛选,例如需要进行多表join后同步数据,使用select a,b from table_a join table_b on table_a.id = table_b.id当用户配置querySql时,xxxReader直接忽略table、column、where条件的配置。如果配置了querySql又...
select id, exploade(split(yeares, ',' )) y2 from a1 explode用法 explode() 接收一个 array 或 map 类型的数据作为输入,然后将 array 或 map 里面的元素按照每行的形式输出。其可以配合LATERAL VIEW一起使用。 hive (default)> select explode(array('A','B','C')); ...