开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用另外两列中的信息并列放置两个PySpark df列

PySpark是一种基于Python的Spark编程接口，用于处理大规模数据集的分布式计算。PySpark提供了DataFrame（df）数据结构，可以方便地进行数据处理和分析。

在使用另外两列中的信息并列放置两个PySpark DataFrame（df）列时，可以使用以下方法：

使用withColumn()方法：可以使用withColumn()方法将两个DataFrame的列并列放置。该方法接受两个参数，第一个参数是要添加的新列的名称，第二个参数是要添加的新列的值。例如：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建两个DataFrame
df1 = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C')], ['id', 'col1'])
df2 = spark.createDataFrame([(4, 'D'), (5, 'E'), (6, 'F')], ['id', 'col2'])

# 使用withColumn()方法将两个DataFrame的列并列放置
df_combined = df1.withColumn('col2', df2['col2'])

# 显示结果
df_combined.show()

使用join()方法：如果两个DataFrame具有相同的键列，可以使用join()方法将它们合并。该方法接受三个参数，第一个参数是要连接的另一个DataFrame，第二个参数是连接条件，第三个参数是连接类型。例如：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建两个DataFrame
df1 = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C')], ['id', 'col1'])
df2 = spark.createDataFrame([(1, 'D'), (2, 'E'), (3, 'F')], ['id', 'col2'])

# 使用join()方法将两个DataFrame合并
df_combined = df1.join(df2, on='id', how='inner')

# 显示结果
df_combined.show()

以上是将两个PySpark DataFrame的列并列放置的方法。这些方法可以根据具体需求选择使用，以实现数据处理和分析的目标。

相关搜索:根据另外两列更改两列中的值如何合并列名和列号稍有变化的两个df PySpark:新建一列，根据另外两列的条件进行填写 Pandas根据另外两个列的划分创建新列 Pyspark -使用dataframe中其他两个列的RMSE创建新列在pandas中基于另外两个列和表创建列使用另外两列对pandas数据框中的列进行排序 pyspark中两个DataFrames列之间的差异根据另一列中的另外两个值选择列的值使用条件添加两个不同大小的df列如何基于另外两个保存日期的列创建pandas DataFrame列？查找列的前n个和，由另外两个列分组如何使用pyspark从spark df中删除空列基于另外两个数据帧创建额外的列根据R中的另外两列添加一列值在R中按列合并列表的两个列表 MySql尝试从另外两个表中的列创建表基于R中的另外两列折叠行在PySpark Python中减去两个日期列基于Python Pandas中的比较，比较DataFrame列并向DataFrame中添加另外两个列

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

', 'salary']df[columns_subset].head()df.loc[:, columns_subset].head() PySpark在 PySpark 中，我们需要使用带有列名列表的...,dfn]df = pd.concat(dfs, ignore_index = True) 多个dataframe - PySparkPySpark 中 unionAll 方法只能用来连接两个 dataframe...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法，可以轻松对下列统计值进行统计计算：列元素的计数列元素的平均值最大值最小值标准差三个分位数...apply函数完成，但在PySpark 中我们可以使用udf（用户定义的函数）封装我们需要完成的变换的Python函数。...另外，大家还是要基于场景进行合适的工具选择：在处理大型数据集时，使用 PySpark 可以为您提供很大的优势，因为它允许并行计算。如果您正在使用的数据集很小，那么使用Pandas会很快和灵活。

8.1K7 1

PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。...-------- pandas-spark.dataframe互转转化为RDD -------- 8、SQL操作 -------- -------- 9、读写csv -------- 延伸一：去除两个表重复的内容...我们也可以使用SQLContext类中 load/save函数来读取和保存CSV文件： from pyspark.sql import SQLContext sqlContext = SQLContext...partitionBy – names of partitioning columns options – all other string options ---- 延伸一：去除两个表重复的内容...使用的逻辑是merge两张表，然后把匹配到的删除即可。

30.4K1 0

PySpark UD(A)F 的高效使用

需要注意的一件重要的事情是，除了基于编程数据的处理功能之外，Spark还有两个显著的特性。一种是，Spark附带了SQL作为定义查询的替代方式，另一种是用于机器学习的Spark MLlib。...这两个主题都超出了本文的范围，但如果考虑将PySpark作为更大数据集的panda和scikit-learn的替代方案，那么应该考虑到这两个主题。...为了更好地理解实质性的性能差异，现在将绕道而行，调查这两个filter示例的背后情况。...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。...带有这种装饰器的函数接受cols_in和cols_out参数，这些参数指定哪些列需要转换为JSON，哪些列需要转换为JSON。只有在传递了这些信息之后，才能得到定义的实际UDF。

19.6K3 1

使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询加载数据

Get/Scan操作使用目录在此示例中，让我们加载在第1部分的“放置操作”中创建的表“ tblEmployee”。我使用相同的目录来加载该表。...如果您用上面的示例替换上面示例中的目录，table.show（）将显示仅包含这两列的PySpark Dataframe。...() 执行df.show（）将为您提供：使用PySpark的Spark SQL 使用PySpark SQL是在Python中执行HBase读取操作的最简单、最佳方法。...() 执行result.show（）将为您提供：使用视图的最大优势之一是查询将反映HBase表中的更新数据，因此不必每次都重新定义和重新加载df即可获取更新值。...有关使用Scala或Java进行这些操作的更多信息，请查看此链接https://hbase.apache.org/book.html#_basic_spark。

4.1K2 0

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

SQL中"*"提取所有列，以及对单列进行简单的运算和变换，具体应用场景可参考pd.DataFrame中赋值新列的用法，例如下述例子中首先通过"*"关键字提取现有的所有列，而后通过df.age+1构造了名字为...这里补充groupby的两个特殊用法： groupby+window时间开窗函数时间重采样，对标pandas中的resample groupby+pivot实现数据透视表操作，对标pandas中的pivot_table...SQL中union和union all，其中前者是去重后拼接，而后者则直接拼接，所以速度更快 limit：限制返回记录数与SQL中limit关键字功能一致另外，类似于SQL中count和distinct...：删除指定列最后，再介绍DataFrame的几个通用的常规方法： withColumn：在创建新列或修改已有列时较为常用，接收两个参数，其中第一个参数为函数执行后的列名（若当前已有则执行修改，否则创建新列...，无需全部记忆，仅在需要时查找使用即可。

10K2 0

Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

In [1]: from pyspark.sql.functions import rand, randn In [2]: # 一个略微不同的方式来生成两个随机的数列 In [3]: df = sqlContext.range..., 你当然也可以使用DataFrame上的常规选择功能来控制描述性统计信息列表和应用的列： In [5]: from pyspark.sql.functions import mean, min, max..., 两个随机生成的列的协方差接近于零, 而id列与其自身的协方差则非常高....Out[6]: 1.0 在上面的例子中, id列与自身完全相关, 而两个随机生成的列则具有较低的相关值.. 4.交叉表(列联表) 交叉表提供了一组变量的频率分布表....对于采用两个参数作为输入的函数, 例如pow(x, y)(计算x的y次幂), hypot(x, y)(计算直角三角形的斜边长), 两个独立的列或者列的组合都可以作为输入参数.

14.6K6 0

我攻克的技术难题：大数据小白从0到1用Pyspark和GraphX解析复杂网络数据

/bin请确保将下载的winutils.exe文件放置在Spark安装目录的bin文件夹下，以便Spark能够正确地使用它来执行Windows特有的操作。...您可以通过从浏览器中打开URL，访问Spark Web UI来监控您的工作。GraphFrames在前面的步骤中，我们已经完成了所有基础设施（环境变量）的配置。...pip install graphframes在继续操作之前，请务必将graphframes对应的jar包安装到spark的jars目录中，以避免在使用graphframes时出现以下错误：java.lang.ClassNotFoundException...首先，让我来详细介绍一下GraphFrame(v, e)的参数：参数v：Class，这是一个保存顶点信息的DataFrame。DataFrame必须包含名为"id"的列，该列存储唯一的顶点ID。...参数e：Class，这是一个保存边缘信息的DataFrame。DataFrame必须包含两列，"src"和"dst"，分别用于存储边的源顶点ID和目标顶点ID。

4652 0

PySpark 数据类型定义 StructType & StructField

虽然 PySpark 从数据中推断出模式，但有时我们可能需要定义自己的列名和数据类型，本文解释了如何定义简单、嵌套和复杂的模式。...在下面的示例列中，“name” 数据类型是嵌套的 StructType。...可以使用 df2.schema.json() 获取 schema 并将其存储在文件中，然后使用它从该文件创建 schema。...如果要对DataFrame的元数据进行一些检查，例如，DataFrame中是否存在列或字段或列的数据类型；我们可以使用 SQL StructType 和 StructField 上的几个函数轻松地做到这一点...同样，还可以检查两个模式是否相等或更多。

1.1K3 0

分布式机器学习原理及实战(Pyspark)

大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。...的ml等，可以使用分布式机器学习算法挖掘信息； 1.2 Spark的介绍 Spark是一个分布式内存批计算处理框架，Spark集群由Driver, Cluster Manager（Standalone,...二、PySpark分布式机器学习 2.1 PySpark机器学习库 Pyspark中支持两个机器学习库：mllib及ml，区别在于ml主要操作的是DataFrame，而mllib操作的是RDD，即二者面向的数据集不一样...相比于mllib在RDD提供的基础操作，ml在DataFrame上的抽象级别更高，数据和操作耦合度更低。注：mllib在后面的版本中可能被废弃，本文示例使用的是ml库。...# 新增列：性别0 1 df = df.drop('_c0','Name','Sex') # 删除姓名、性别、索引列 # 设定特征/标签列 from pyspark.ml.feature import

4K2 0

Spark Extracting,transforming,selecting features

indices indexedData = indexerModel.transform(data) indexedData.show() Interaction Interfaction是一个接收向量列或者两个值的列的转换器...； VectorSlicer接收包含指定索引的向量列，输出新的向量列，新的向量列中的元素是通过这些索引指定选择的，有两种指定索引的方式：通过setIndices()方法以整数方式指定下标；通过setNames...；假设a和b是两个列，我们可以使用下述简单公式来演示RFormula的功能： y ~ a + b：表示模型 y~w0 + w1*a + w2*b，w0是截距，w1和w2是系数； y ~ a + b +...；近似相似连接近似相似连接使用两个数据集，返回近似的距离小于用户定义的阈值的行对(row,row)，近似相似连接支持连接两个不同的数据集，也支持数据集与自身的连接，自身连接会生成一些重复对；近似相似连接允许转换后和未转换的数据集作为输入...LSH family，杰卡德距离的定义是两个集合的交集和并集的基数： d(\mathbf{A}, \mathbf{B}) = 1 - \frac{|\mathbf{A} \cap \mathbf{B}

21.8K4 1

pyspark之dataframe操作

('color2')).show() 3、选择和切片筛选 # 1.列的选择 # 选择一列的几种方式，比较麻烦，不像pandas直接用df['cols']就可以了 # 需要在filter,select等操作符中才能使用...方法 #如果a中值为空，就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁，用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first...) 9、空值判断有两种空值判断，一种是数值类型是nan，另一种是普通的None # 类似 pandas.isnull from pyspark.sql.functions import isnull...数据转换，可以理解成列与列的运算 # 注意自定义函数的调用方式 # 0.创建udf自定义函数，对于简单的lambda函数不需要指定返回值类型 from pyspark.sql.functions import...3.某些列是自带一些常用的方法的 df1.withColumn('Initial', df1.LastName.substr(1,1)).show() # 4.顺便增加一新列 from pyspark.sql.functions

10.5K1 0

独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

在这篇文章中，处理数据集时我们将会使用在PySpark API中的DataFrame操作。...两个函数都是区分大小写的。...，withColumnRenamed()函数通过两个参数使用。...列的删除可通过两种方式实现：在drop()函数中添加一个组列名，或在drop函数中指出具体的列。...两个例子展示如下。

13.6K2 1

3万字长文，PySpark入门级学习教程，框架思维

另外，Shuffle可以分为两部分，分别是Map阶段的数据准备与Reduce阶段的数据拷贝处理，在Map端我们叫Shuffle Write，在Reduce端我们叫Shuffle Read。 ?‍...# 返回两个DataFrame的笛卡尔积关联的DataFrame df1 = df.select("name", "sex") df2 = df.select("name", "sex") df3 =...method="pearson") # 0.9319004030498815 # DataFrame.cube # 创建多维度聚合的结果，通常用于分析数据，比如我们指定两个列进行聚合，比如name和...另外，这里需要提及一下一个知识点，那就是持久化的级别，一般cache的话就是放入内存中，就没有什么好说的，需要讲一下的就是另外一个 persist()，它的持久化级别是可以被我们所配置的：持久化级别...# step4：使用 map 实现两个表join的功能 rdd_join = rdd2.map(lambda line: broadcast_join(line, rdd_small_dict, "join

9.4K2 1

别说你会用Pandas

这两个库使用场景有些不同，Numpy擅长于数值计算，因为它基于数组来运算的，数组在内存中的布局非常紧凑，所以计算能力强。但Numpy不适合做数据处理和探索，缺少一些现成的数据处理函数。...PySpark提供了类似Pandas DataFrame的数据格式，你可以使用toPandas() 的方法，将 PySpark DataFrame 转换为 pandas DataFrame，但需要注意的是.../data.csv", header=True, inferSchema=True) # 显示数据集的前几行 df.show(5) # 对数据进行一些转换 # 例如，我们可以选择某些列...，并对它们应用一些函数 # 假设我们有一个名为 'salary' 的列，并且我们想要增加它的值（仅作为示例） df_transformed = df.withColumn("salary_increased...", df["salary"] * 1.1) # 显示转换后的数据集的前几行 df_transformed.show(5) # 将结果保存到新的 CSV 文件中 # 注意：Spark

1211 0

Pyspark处理数据中带有列分隔符的数据集

本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说，处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情，但无论如何都必须处理它。...使用spark的Read .csv()方法读取数据集: #create spark session import pyspark from pyspark.sql import SparkSession...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现，最后一列数据在哪里，列年龄必须有一个整数数据类型，但是我们看到了一些其他的东西。这不是我们所期望的。一团糟，完全不匹配，不是吗?...再次读取数据，但这次使用Read .text()方法: df=spark.read.text(r’/Python_Pyspark_Corp_Training/delimit_data.txt’) df.show...我们已经成功地将“|”分隔的列(“name”)数据分成两列。现在，数据更加干净，可以轻松地使用。

4K3 0

基于PySpark的流媒体用户流失预测

完整的数据集收集22277个不同用户的日志，而子集仅涵盖225个用户的活动。子集数据集包含58300个免费用户和228000个付费用户。两个数据集都有18列，如下所示。...数据集中的七列表示静态用户级信息：「artist:」用户正在收听的艺术家「userId」: 用户标识符;「sessionId:」标识用户在一段时间内的唯一ID。...下面一节将详细介绍不同类型的页面「page」列包含用户在应用程序中访问过的所有页面的日志。...，仍然属于同一会话的两个连续日志之间的最长时间似乎是一个小时。...为了进一步降低数据中的多重共线性，我们还决定在模型中不使用nhome_perh和nplaylist_perh。

3.4K4 1

PySpark 读写 CSV 文件到 DataFrame

本文中，云朵君将和大家一起学习如何将 CSV 文件、多个 CSV 文件和本地文件夹中的所有文件读取到 PySpark DataFrame 中，使用多个选项来更改默认行为并使用不同的保存选项将 CSV 文件写回...("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV...注意：开箱即用的 PySpark 支持将 CSV、JSON 和更多文件格式的文件读取到 PySpark DataFrame 中。...此示例将数据读取到 DataFrame 列"_c0"中，用于第一列和"_c1"第二列，依此类推。...但使用此选项，可以设置任何字符。 2.5 NullValues 使用 nullValues 选项，可以将 CSV 中的字符串指定为空。

9782 0

PySpark 通过Arrow加速

性能损耗点分析如果使用PySpark,大概处理流程是这样的(注意，这些都是对用户透明的) python通过socket调用Spark API(py4j完成)，一些计算逻辑，python会在调用时将其序列化...前面是一个点，第二个点是，数据是按行进行处理的，一条一条，显然性能不好。第三个点是，Socket协议通讯其实还是很快的，而且不跨网络，只要能克服前面两个问题，那么性能就会得到很大的提升。...另外可以跟大家说的是，Python如果使用一些C库的扩展，比如Numpy,本身也是非常快的。...这样就大大的降低了序列化开销。向量化指的是，首先Arrow是将数据按block进行传输的，其次是可以对立面的数据按列进行处理的。这样就极大的加快了处理速度。...分组聚合使用Pandas处理另外值得一提的是，PySpark是不支持自定义聚合函数的，现在如果是数据处理，可以把group by的小集合发给pandas处理，pandas再返回，比如 def trick7

1.9K2 0

探索MLlib机器学习

MLlib库包括两个不同的部分： pyspark.mllib 包含基于rdd的机器学习算法API，目前不再更新，以后将被丢弃，不建议使用。...通过附加一个或多个列将一个DataFrame转换成另外一个DataFrame。 Estimator：估计器。具有fit方法。...) cvModel.transform(df).show() 2，Word2Vec Word2Vec可以使用浅层神经网络提取文本中词的相似语义信息。...这个模型在spark.ml.feature中，通常作为特征预处理的一种技巧使用。...有两种使用网格搜索方法的模式，一种是通过交叉验证(cross-validation)方式进行使用，另外一种是通过留出法(hold-out)方法进行使用。

4.1K2 0

PySpark ｜ML（转换器）

引言在PySpark中包含了两种机器学习相关的包：MLlib和ML，二者的主要区别在于MLlib包的操作是基于RDD的，ML包的操作是基于DataFrame的。...根据之前我们叙述过的DataFrame的性能要远远好于RDD，并且MLlib已经不再被维护了，所以在本专栏中我们将不会讲解MLlib。...01 ML简介在ML包中主要包含了三个主要的抽象类：转换器、评估器、管道，本文先来介绍第一种抽象类——转换器。...02 转换器在PySpark中，我们通常通过将一个新列附加到DataFrame来转换数据。 Binarizer() 用处：根据指定的阈值将连续变量转换为对应的二进制值。...使用方法示例： from pyspark.ml.feature import ElementwiseProduct from pyspark.ml.linalg import Vectors df =

11.7K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭