在PySpark中,可以使用withColumn
函数和upper
函数来实现将列中间行的文本转换为大写。首先,需要导入pyspark.sql.functions
模块,然后使用withColumn
函数创建一个新的列,将原始列中间行的文本转换为大写。
以下是一个示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, expr, upper
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例数据
data = [("John Doe", 25), ("Jane Smith", 30), ("Bob Johnson", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])
# 使用withColumn和upper函数将name列中间行的文本转换为大写
df = df.withColumn("name_upper", expr("substring(name, 1, instr(name, ' ')) || upper(substring(name, instr(name, ' ')+1)) || substring(name, instr(name, ' ')+length(substring_index(name, ' ', -1))))")
# 显示结果
df.show()
在上述代码中,我们使用substring
函数和instr
函数来获取名字中间行的文本,并使用upper
函数将其转换为大写。最后,使用withColumn
函数将新列添加到DataFrame中。
在Pandas中,可以使用str.replace
函数和str.upper
函数来实现相同的功能。首先,需要导入pandas
模块,然后使用str.replace
函数将名字中间行的文本替换为大写。
以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {"name": ["John Doe", "Jane Smith", "Bob Johnson"], "age": [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用str.replace和str.upper函数将name列中间行的文本转换为大写
df["name"] = df["name"].str.replace(r'(\w+)\s(\w+)', lambda x: x.group(1) + ' ' + x.group(2).upper())
# 显示结果
print(df)
在上述代码中,我们使用正则表达式(\w+)\s(\w+)
来匹配名字中间行的文本,并使用lambda
函数将其转换为大写。最后,将修改后的列重新赋值给原始列。
无论是在PySpark还是Pandas中,上述代码都可以实现将列中间行的文本转换为大写。
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