网站建设管理工作总结报告,自己怎样建立网站,比较好的搜索引擎,南昌房产网欢迎关注微信公众号#xff0c;更多优质内容会在微信公众号首发 1. pyspark中时间格式的数据转换为字符串格式的时间#xff0c;示例代码
from datetime import datetimedate_obj datetime(2023, 7, 2)
formatted_date date_obj.strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S)p…欢迎关注微信公众号更多优质内容会在微信公众号首发 1. pyspark中时间格式的数据转换为字符串格式的时间示例代码
from datetime import datetimedate_obj datetime(2023, 7, 2)
formatted_date date_obj.strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S)print(formatted_date) # 2023-07-02 00:00:00
2. pysoark中打印dataframe中的有哪些列示例代码
from pyspark.sql import SparkSession# 创建 SparkSession
spark SparkSession.builder.getOrCreate()# 假设您的 DataFrame 名称为 df
df spark.createDataFrame([(1, John, 25), (2, Alice, 30), (3, Bob, 35)], [id, name, age])# 打印 DataFrame 的列
columns df.columns
print(columns) # [id, name, age]
3. pyspark中选择其中一些列示例代码
from pyspark.sql import SparkSession# 创建 SparkSession
spark SparkSession.builder.getOrCreate()# 假设您的 DataFrame 名称为 df
df spark.createDataFrame([(1, John, 25), (2, Alice, 30), (3, Bob, 35)], [id, name, age])# 选择 name 和 age 列
selected_columns [name, age]
selected_df df.select(selected_columns)# 打印选择的列
selected_df.show()
--------
| name|age|
--------
| John| 25|
|Alice| 30|
| Bob| 35|
--------
4. pyspark中选择其中一列不是空的行示例代码
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col# 创建 SparkSession
spark SparkSession.builder.getOrCreate()# 假设您的 DataFrame 名称为 df
df spark.createDataFrame([(1, John, 25), (2, None, 30), (3, Bob, None)], [id, name, age])# 选择 name 列不为空的行
selected_df df.filter(col(name).isNotNull())# 打印选择的行
selected_df.show()
----------
| id|name|age|
----------
| 1|John| 25|
----------
5. pyspark中的dataframe统计有多少行
from pyspark.sql import SparkSession# 创建 SparkSession
spark SparkSession.builder.getOrCreate()# 假设您的 DataFrame 名称为 df
df spark.createDataFrame([(1, John, 25), (2, Alice, 30), (3, Bob, 35)], [id, name, age])# 打印 DataFrame 的行数
row_count df.count()
print(row_count)
3
6. pyspark的dataframe删除重复行示例代码
from pyspark.sql import SparkSession# 创建 SparkSession
spark SparkSession.builder.getOrCreate()# 假设您的 DataFrame 名称为 df
df spark.createDataFrame([(1, John), (2, Alice), (3, Bob), (4, Alice)], [id, name])# 选择 name 列的不重复值
distinct_values df.select(name).distinct()
7. pyspark中的DataFrame对一列分组统计数量并添加到原来的dataframe示例代码
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import count# 创建 SparkSession
spark SparkSession.builder.getOrCreate()# 假设您的 DataFrame 名称为 df
df spark.createDataFrame([(1, John), (2, Alice), (3, Bob), (4, Alice)], [id, name])# 对 name 列进行分组并统计每个值的数量
grouped_df df.groupBy(name).agg(count(*).alias(count))# 打印分组统计结果
grouped_df.show()
----------
| name|count|
----------
| Bob| 1|
|Alice| 2|
| John| 1|
----------
8. spark中的DataFrame写入csv示例代码
from pyspark.sql import SparkSession# 创建 SparkSession
spark SparkSession.builder.getOrCreate()# 假设您的 DataFrame 名称为 df
df spark.createDataFrame([(1, John, 25), (2, Alice, 30), (3, Bob, 35)], [id, name, age])# 将 DataFrame 写入为 CSV 文件
df.write.csv(path/to/output.csv, headerTrue)
9. pyspark中的dataframe取前n行示例代码
from pyspark.sql import SparkSession# 创建 SparkSession
spark SparkSession.builder.getOrCreate()# 假设您的 DataFrame 名称为 df
df spark.createDataFrame([(1, John, 25), (2, Alice, 30), (3, Bob, 35)], [id, name, age])# 获取前 10 行
top_10_rows df.limit(10)# 打印前 10 行
top_10_rows.show()10. 打印pyspark中的dataframe的某一列的纯文本值示例代码
from pyspark.sql import SparkSession# 创建 SparkSession
spark SparkSession.builder.getOrCreate()# 假设您的 DataFrame 名称为 df
df spark.createDataFrame([(1, John), (2, Alice), (3, Bob)], [id, a])# 选择 a 列的纯文本值并打印
text_values df.select(a).collect()for row in text_values:print(row[a])输出
John
Alice
Bob11. pyspark中用lit给dataframe添加一列示例代码
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import lit# 创建 SparkSession
spark SparkSession.builder.getOrCreate()# 创建包含常量值的列
df spark.range(5).select(lit(Hello).alias(message))# 打印 DataFrame
df.show()-------
|message|
-------
| Hello|
| Hello|
| Hello|
| Hello|
| Hello|
-------12. 打印pyspark中dataframe中列的数据类型和列名示例代码1
from pyspark.sql import SparkSession# 创建 SparkSession
spark SparkSession.builder.getOrCreate()# 假设您的 DataFrame 名称为 df列名为 column_name
df spark.createDataFrame([(1, Hello), (2, World), (3, Spark)], [id, column_name])# 打印列的数据类型
df.printSchema()root|-- id: long (nullable true)|-- column_name: string (nullable true)示例代码2
from pyspark.sql import SparkSession# 创建 SparkSession
spark SparkSession.builder.getOrCreate()# 假设您的 DataFrame 名称为 df列名为 column_name
df spark.createDataFrame([(1, Hello), (2, World), (3, Spark)], [id, column_name])# 获取列的数据类型
column_data_type df.dtypes[1][1]# 打印列的数据类型
print(column_data_type)string13. pyspark中的dataframe的两列做某种运算并形成新的列
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col# 创建 SparkSession
spark SparkSession.builder.getOrCreate()# 假设您的 DataFrame 名称为 df包含两列col_a 和 col_b
data [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
df spark.createDataFrame(data, [col_a, col_b])# 将 col_a 列除以 col_b 列并生成新的列 col_result
df_with_division df.withColumn(col_result, col(col_a) / col(col_b))# 打印包含新列的 DataFrame
df_with_division.show()----------------------------
|col_a|col_b| col_result|
----------------------------
| 1| 2| 0.5|
| 3| 4| 0.75|
| 5| 6|0.8333333333333334|
----------------------------
