如何在Dataframe，Pyspark中用多个条件更新行

在Dataframe和Pyspark中，可以使用多个条件来更新行。下面是一种常见的方法：

首先，导入所需的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import when

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

创建一个示例Dataframe：

data = [("Alice", 25, "F"), ("Bob", 30, "M"), ("Charlie", 35, "M")]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "gender"])
df.show()

输出结果：

+-------+---+------+
|   name|age|gender|
+-------+---+------+
|  Alice| 25|     F|
|    Bob| 30|     M|
|Charlie| 35|     M|
+-------+---+------+

使用多个条件更新行：

df = df.withColumn("age", when((df.name == "Alice") & (df.gender == "F"), 26).otherwise(df.age))
df.show()

输出结果：

+-------+---+------+
|   name|age|gender|
+-------+---+------+
|  Alice| 26|     F|
|    Bob| 30|     M|
|Charlie| 35|     M|
+-------+---+------+

在上述代码中，我们使用withColumn函数和when函数来更新满足多个条件的行。在这个例子中，我们将名字为"Alice"且性别为"F"的行的年龄更新为26，其他行的年龄保持不变。

这是一个简单的示例，你可以根据实际需求和条件进行更复杂的更新操作。在Pyspark中，还有其他方法可以实现类似的功能，如使用filter函数和select函数等。

关于Pyspark的更多信息和使用方法，你可以参考腾讯云的产品文档：Pyspark。

相关·内容

独家 | 一文读懂PySpark数据框（附实例）

人们往往会在一些流行的数据分析语言中用到它，如Python、Scala、以及R。那么，为什么每个人都经常用到它呢？让我们通过PySpark数据框教程来看看原因。...它是多行结构，每一行又包含了多个观察项。同一行可以包含多种类型的数据格式（异质性），而同一列只能是同种类型的数据（同质性）。数据框通常除了数据本身还包含定义数据的元数据；比如，列和行的名字。...查询多列如果我们要从数据框中查询多个指定列，我们可以用select方法。 6. 查询不重复的多列组合 7. 过滤数据为了过滤数据，根据指定的条件，我们使用filter命令。...这里我们的条件是Match ID等于1096，同时我们还要计算有多少记录或行被筛选出来。 8. 过滤数据（多参数）我们可以基于多个条件（AND或OR语法）筛选我们的数据： 9....原文标题：PySpark DataFrame Tutorial: Introduction to DataFrames 原文链接：https://dzone.com/articles/pyspark-dataframe-tutorial-introduction-to-datafra

6K1 0

大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

的 Pandas 语法如下：df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)# 查看头2行df.head(2) PySpark创建DataFrame的 PySpark...).show(5) 数据选择 - 行 PandasPandas可以使用 iloc对行进行筛选：# 头2行df.iloc[:2].head() PySpark在 Spark 中，可以像这样选择前 n 行：...55000,27)]).toDF(*columns)df = df.union(df_to_add) 多个dataframe - pandas# pandas拼接多个dataframedfs = [df...,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...我们使用 reduce 方法配合unionAll来完成多个 dataframe 拼接:# pyspark拼接多个dataframefrom functools import reducefrom pyspark.sql

8.1K7 1

Pyspark学习笔记（四）---弹性分布式数据集 RDD （上）

在Pyspark中，RDD是由分布在各节点上的python对象组成，如列表，元组，字典等。...RDD的另一个关键特性是不可变，也即是在实例化出来导入数据后，就无法更新了。...#使用textFile()读取目录下的所有文件时，每个文件的每一行成为了一条单独的记录， #而该行属于哪个文件是不记录的。...用该对象将数据读取到DataFrame中，DataFrame是一种特殊的RDD，老版本中称为SchemaRDD。...若一RDD在多个行动操作中用到，就每次都会重新计算，则可调用cache()或persist( )方法缓存或持久化RDD。

2K2 0

PySpark UD(A)F 的高效使用

举个例子，假设有一个DataFrame df，它包含10亿行，带有一个布尔值is_sold列，想要过滤带有sold产品的行。...所以在的 df.filter() 示例中，DataFrame 操作和过滤条件将发送到 Java SparkContext，在那里它被编译成一个整体优化的查询计划。...执行查询后，过滤条件将在 Java 中的分布式 DataFrame 上进行评估，无需对 Python 进行任何回调！...对于结果行，整个序列化/反序列化过程在再次发生，以便实际的 filter() 可以应用于结果集。...为了摆脱这种困境，本文将演示如何在没有太多麻烦的情况下绕过Arrow当前的限制。先看看pandas_udf提供了哪些特性，以及如何使用它。

19.6K3 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。...) — 2.3 过滤数据— #####过滤数据（filter和where方法相同）： df = df.filter(df['age']>21) df = df.where(df['age']>21) 多个条件...—— 计算每组中一共有多少行，返回DataFrame有2列，一列为分组的组名，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值...； Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢，没有Pandas那么及时反映； Pyspark DataFrame的数据框是不可变的，不能任意添加列，只能通过合并进行； pandas比Pyspark...的DataFrame处理方法：增删改差 Spark-SQL之DataFrame操作大全 Complete Guide on DataFrame Operations in PySpark

30.4K1 0

python中的pyspark入门

SparkSession是与Spark进行交互的入口点，并提供了各种功能，如创建DataFrame、执行SQL查询等。...Intro") \ .getOrCreate()创建DataFrame在PySpark中，主要使用DataFrame进行数据处理和分析。...DataFrame是由行和列组成的分布式数据集，类似于传统数据库中的表。...但希望这个示例能帮助您理解如何在实际应用场景中使用PySpark进行大规模数据处理和分析，以及如何使用ALS算法进行推荐模型训练和商品推荐。PySpark是一个强大的工具，但它也有一些缺点。...除了PySpark，还有一些类似的工具和框架可用于大规模数据处理和分析，如：Apache Flink: Flink是一个流式处理和批处理的开源分布式数据处理框架。

4882 0

分布式机器学习原理及实战(Pyspark)

对于每个Spark应用程序，Worker Node上存在一个Executor进程，Executor进程中包括多个Task线程。...PySpark是Spark的Python API，通过Pyspark可以方便地使用 Python编写 Spark 应用程序，其支持了Spark 的大部分功能，例如 Spark SQL、DataFrame...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...spark的分布式训练的实现为数据并行：按行对数据进行分区，从而可以对数百万甚至数十亿个实例进行分布式训练。...PySpark项目实战注：单纯拿Pyspark练练手，可无需配置Pyspark集群，直接本地配置下单机Pyspark，也可以使用线上spark集群(如: community.cloud.databricks.com

4K2 0

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

导读昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，...最大的不同在于pd.DataFrame行和列对象均为pd.Series对象，而这里的DataFrame每一行为一个Row对象，每一列为一个Column对象 Row：是DataFrame中每一行的数据抽象...，后者则需相应接口： df.rdd # PySpark SQL DataFrame => RDD df.toPandas() # PySpark SQL DataFrame => pd.DataFrame...SQL中实现条件过滤的关键字是where，在聚合后的条件中则是having，而这在sql DataFrame中也有类似用法，其中filter和where二者功能是一致的：均可实现指定条件过滤。...基础上增加或修改一列，并返回新的DataFrame（包括原有其他列），适用于仅创建或修改单列；而select准确的讲是筛选新列，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列，返回一个筛选新列的

10K2 0

Pyspark读取parquet数据过程解析

parquet数据：列式存储结构，由Twitter和Cloudera合作开发，相比于行式存储，其特点是：可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量；压缩编码可以降低磁盘存储空间，使用更高效的压缩编码节约存储空间...那么我们怎么在pyspark中读取和使用parquet数据呢？我以local模式，linux下的pycharm执行作说明。...首先，导入库文件和配置环境： import os from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql.session import...SparkSession os.environ["PYSPARK_PYTHON"]="/usr/bin/python3" #多个python版本时需要指定 conf = SparkConf().setAppName...；其中df.show(n) 表示只显示前n行信息 6.type(df)：显数据示格式 ?

2.3K2 0

PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

本文中，云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。...Pyspark SQL 提供了将 Parquet 文件读入 DataFrame 和将 DataFrame 写入 Parquet 文件，DataFrameReader和DataFrameWriter对方法...下面是关于如何在 PySpark 中写入和读取 Parquet 文件的简单说明，我将在后面的部分中详细解释。...因此，与面向行的数据库相比，聚合查询消耗的时间更少。 Parquet 能够支持高级嵌套数据结构，并支持高效的压缩选项和编码方案。...Pyspark 将 DataFrame 写入 Parquet 文件格式现在通过调用DataFrameWriter类的parquet()函数从PySpark DataFrame创建一个parquet文件

1K4 0

Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（下）

MEMORY_AND_DISK_2` `DISK_ONLY_2` 三、共享变量 1.广播变量（只读共享变量） i 广播变量 ( broadcast variable) ii 创建广播变量 2.累加器变量（可更新的共享变量...）系列文章目录： ---- 前言本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量，以达到节约资源、计算量、时间等目的一、PySpark RDD 持久化参考文献：https...；那么如果我们的流程图中有多个分支，比如某一个转换操作 X 的中间结果，被后续的多个并列的流程图（a,b,c）运用，那么就会出现这么一个情况：在执行后续的（a,b,c）不同流程的时候...当没有足够的可用内存时，它不会保存某些分区的 DataFrame，这些将在需要时重新计算。这需要更多的存储空间，但运行速度更快，因为从内存中读取需要很少的 CPU 周期。.../pyspark-broadcast-variables/ 2.累加器变量（可更新的共享变量）累加器是另一种类型的共享变量，仅通过关联和交换操作“添加” ，用于执行计数器（类似于 Map-reduce

2K4 0

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

”选择列中子集，用“when”添加条件，用“like”筛选列内容。...= 'ODD HOURS', 1).otherwise(0)).show(10) 展示特定条件下的10行数据在第二个例子中，应用“isin”操作而不是“when”，它也可用于定义一些针对行的条件。...", "Emily Giffin")].show(5) 5行特定条件下的结果集 5.3、“Like”操作在“Like”函数括号中，%操作符用来筛选出所有含有单词“THE”的标题。...如果我们寻求的这个条件是精确匹配的，则不应使用%算符。...", "title", dataframe.title.endswith("NT")).show(5) 对5行数据进行startsWith操作和endsWith操作的结果。

13.6K2 1

PySpark入门级学习教程，框架思维（中）

这个模块是Spark中用来处理结构化数据的，提供一个叫SparkDataFrame的东西并且自动解析为分布式SQL查询数据。...首先我们这小节全局用到的数据集如下： from pyspark.sql import functions as F from pyspark.sql import SparkSession # SparkSQL...的APIs # DataFrame.collect # 以列表形式返回行 df.collect() # [Row(name='Sam', age=28, score=88, sex='M'), # Row...(*exprs) # 聚合数据，可以写多个聚合方法，如果不写groupBy的话就是对整个DF进行聚合 # DataFrame.alias # 设置列或者DataFrame别名 # DataFrame.groupBy...(*cols) # 返回包含某些值的行 df[df.name.isin("Bob", "Mike")].collect() Column.like(other) # 返回含有关键词的行 Column.when

4.4K3 0

Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下）

） ---- 前言本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量，以达到节约资源、计算量、时间等目的一、PySpark RDD 持久化参考文献：https://sparkbyexamples.com.../pyspark-rdd#rdd-persistence 我们在上一篇博客提到，RDD 的转化操作是惰性的，要等到后面执行行动操作的时候，才会真正执行计算；那么如果我们的流程图中有多个分支...，比如某一个转换操作 X 的中间结果，被后续的多个并列的流程图（a,b,c）运用，那么就会出现这么一个情况：在执行后续的（a,b,c）不同流程的时候，遇到行动操作时，会重新从头计算整个图，即该转换操作...当没有足够的可用内存时，它不会保存某些分区的 DataFrame，这些将在需要时重新计算。这需要更多的存储空间，但运行速度更快，因为从内存中读取需要很少的 CPU 周期。.../pyspark-broadcast-variables/ 2.累加器变量（可更新的共享变量）累加器是另一种类型的共享变量，仅通过关联和交换操作“添加” ，用于执行计数器（类似于 Map-reduce

2.7K3 0

PySpark 数据类型定义 StructType & StructField

PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。...StructType--定义Dataframe的结构 PySpark 提供从pyspark.sql.types import StructType类来定义 DataFrame 的结构。...DataFrame.printSchema() StructField--定义DataFrame列的元数据 PySpark 提供pyspark.sql.types import StructField...将 PySpark StructType & StructField 与 DataFrame 一起使用在创建 PySpark DataFrame 时，我们可以使用 StructType 和 StructField...下面的示例演示了一个非常简单的示例，说明如何在 DataFrame 上创建 StructType 和 StructField 以及它与示例数据一起使用来支持它。

1.1K3 0

别说你会用Pandas

import pandas as pd # 设置分块大小，例如每次读取 10000 行 chunksize = 10000 # 使用 chunksize 参数分块读取 CSV 文件...其次你可以考虑使用用Pandas读取数据库（如PostgreSQL、SQLite等）或外部存储（如HDFS、Parquet等），这会大大降低内存的压力。...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...相反，你也可以使用 createDataFrame() 方法从 pandas DataFrame 创建一个 PySpark DataFrame。...PySpark处理大数据的好处是它是一个分布式计算机系统，可以将数据和计算分布到多个节点上，能突破你的单机内存限制。

1211 0

PySpark 读写 JSON 文件到 DataFrame

本文中，云朵君将和大家一起学习了如何将具有单行记录和多行记录的 JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 中，还要学习一次读取单个和多个文件以及使用不同的保存选项将 JSON 文件写回...文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。...应用 DataFrame 转换从 JSON 文件创建 PySpark DataFrame 后，可以应用 DataFrame 支持的所有转换和操作。...将 PySpark DataFrame 写入 JSON 文件在 DataFrame 上使用 PySpark DataFrameWriter 对象 write 方法写入 JSON 文件。...如 nullValue，dateFormat PySpark 保存模式 PySpark DataFrameWriter 还有一个方法 mode() 来指定 SaveMode；此方法的参数采用overwrite

1K2 0

使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询加载数据

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。...，因此不必每次都重新定义和重新加载df即可获取更新值。...首先，将2行添加到HBase表中，并将该表加载到PySpark DataFrame中并显示在工作台中。然后，我们再写2行并再次运行查询，工作台将显示所有4行。...DataFrame with only the first 2 rows") result.show() ＃再添加2行 employee = [(11, 'bobG', 'Bob Graham', '...Dataframe immediately after writing 2 more rows") result.show() 这是此代码示例的输出：批量操作使用PySpark时，您可能会遇到性能限制

4.1K2 0

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...PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv...("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。...将 DataFrame 写入 CSV 文件使用PySpark DataFrameWriter 对象的write()方法将 PySpark DataFrame 写入 CSV 文件。

9792 0

如何使用Apache Spark MLlib预测电信客户流失

该仓库还包含一个脚本，显示如何在CDH群集上启动具有所需依赖关系的IPython笔记本。...该数据集仅包含5,000个观察者，即订阅者，比Spark能够处理的要小很多个数量级，但使用这种大小的数据可以轻松地在笔记本电脑上试用这些工具。...要将这些数据加载到Spark DataFrame中，我们只需告诉Spark每个字段的类型。...在我们的例子中，我们会将输入数据中用字符串表示的类型变量，如intl_plan转化为数字，并index（索引）它们。我们将会选择列的一个子集。...我们只用我们的测试集对模型进行评估，以避免模型评估指标（如AUROC）过于乐观，以及帮助我们避免过度拟合。

4K1 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