我们还可以使用条件表达式来更改数值。条件表达式可以是pyspark中的函数,如when和otherwise。 frompyspark.sql.functionsimportwhen new_df=df.withColumn("Age",when(col("Age")>30,"Old").otherwise("Young")) 1. 2. 3. 在上述示例中,我们使用条件表达式来判断"Age"列的值是否大于30。如果大于30,则将该值更...
frompyspark.sql.functionsimportwhen# 添加默认值列df_with_default=df.withColumn("age_with_default",when(df.age.isNull(),0).otherwise(df.age))df_with_default.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 上述代码中,我们使用 when() 函数判断 age 列是否为缺失值。如果是缺失值,我们设置默认值为 0;否则,我...
在pyspark中,如果不能使用withColumn迭代pyspark列,可以使用select函数结合when函数来实现类似的功能。select函数用于选择需要的列,when函数用于根据条件进行列值的转换。 示例代码如下: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, when # 创建SparkSession spark = S...
or when + otherwise: new_column_2 = when( col("fruit1").isNull() | col("fruit2").isNull(), 3 ).when(col("fruit1") == col("fruit2"), 1).otherwise(0) Finally you could use following trick: from pyspark.sql.functions import coalesce, lit new_column_3 = coalesce(...
Use otherwise after when: df.withColumn('Commision', F.when(F.col('Region') == 'US', F.col('Sales') * 0.05).otherwise( F.when(F.col('Region') == 'IN', F.col('Sales') * 0.04).otherwise( F.when(F.col('Region').isin('AU', 'NZ'), F.col('Sales') * 0.04).otherwise(...
利用Spark的内置函数:Spark提供了许多内置函数,如when、otherwise等,可以使用这些函数来实现多条件转换,而不必使用多个withColumn操作。 避免重复计算:在使用多条件withColumn时,避免重复计算相同的表达式。可以将相同的表达式提取出来,存储为一个中间结果,然后在多个withColumn中重复使用该中间结果。 使用条件顺序优化:如果多个...
错误是由col('GBC'). 可以使用以下代码对可能不存在的列进行预测。
The "withColumn" function in PySpark allows you to add, replace, or update columns in a DataFrame. it returns a new DataFrame with the specified changes, without altering the original DataFrame
你把Pandas数据框和Spark数据框弄混了。问题是Pandasdf没有Spark功能。
因此,我在PySpark中使用df.Withcolumn()来创建列,并使用F.when()来指定何时应该更新该列的条件。df = df.withColumn('ab', F.when(df['text']=="0", 1).otherwise(0)) 基本上,如果符合条件,我会将列更新为“1”。现在,如果相同的条件匹配,我想要更新同一df中的另一列(例如,df[' 浏览3提问于20...