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

如何将数组列追加到spark dataframe

将数组列追加到Spark DataFrame可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, array

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

创建一个示例DataFrame：

data = [("John", [1, 2, 3]), ("Alice", [4, 5, 6]), ("Bob", [7, 8, 9])]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "ArrayColumn"])
df.show()

这将创建一个包含两列的DataFrame，其中一列是名为"Name"的字符串列，另一列是名为"ArrayColumn"的数组列。

定义要追加的数组列：

new_array = [10, 11, 12]

使用withColumn函数将数组列追加到DataFrame：

df_with_array = df.withColumn("ArrayColumn", array(col("ArrayColumn"), array(new_array)))
df_with_array.show()

这将使用withColumn函数将新的数组列追加到原始DataFrame的"ArrayColumn"列中。

完整代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, array

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

data = [("John", [1, 2, 3]), ("Alice", [4, 5, 6]), ("Bob", [7, 8, 9])]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "ArrayColumn"])
df.show()

new_array = [10, 11, 12]

df_with_array = df.withColumn("ArrayColumn", array(col("ArrayColumn"), array(new_array)))
df_with_array.show()

这样，你就成功将数组列追加到了Spark DataFrame中。

相关搜索:将较长的列追加到spark dataframe 如何将字符串列表或数组作为列添加到Spark Dataframe 如何将Python列表添加到Spark DataFrame？Spark dataframe -如何将列值除以最大列值如何将数组列表转换为Spark dataframe 如何将numpy数组中的列附加到pd dataframe？如何使用pyspark将列表数组作为新列添加到spark dataframe Spark-Java :如何在spark Dataframe中添加数组列 Spark Dataframe最大列数如何将spark scala dataframe列转换为datetime？将月份添加到Spark dataframe中的日期列如何将嵌套列添加到DataFrame 使用Spark Dataframe (Scala)中的另一列数组创建数组列 Spark scala基于其他DataFrame修改DataFrame列可以在Spark Dataframe列中存储numpy数组吗？如何将Spark RDD转换为Spark DataFrame 如何将多个变量数组添加到pandas dataframe中的列？将DataFrame列追加到其他DataFrame Spark DataFrame:根据其他列添加新列如何将列追加到字典中的Dataframe

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

Python 数据处理合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

；生成一个随机数数组；将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...values_array = df[["label"]].values 这行代码从 DataFrame df 中提取 “label” 列，并将其转换为 NumPy 数组。....values 属性返回 DataFrame 指定列的 NumPy 表示形式。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下：总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

1360 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...("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...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。...False，设置为 True 时，spark将自动根据数据推断列类型。...例如，如果将"1900-01-01"在 DataFrame 上将值设置为 null 的日期列。

9672 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。...DataFrame 上的 PySpark printSchema()方法将 StructType 列显示为struct。...下面学习如何将列从一个结构复制到另一个结构并添加新列。PySpark Column 类还提供了一些函数来处理 StructType 列。...DataFrame 列。...中是否存在列如果要对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

1.1K3 0

深入理解XGBoost：分布式实现

RDD作为数据结构，本质上是一个只读的分区记录的集合，逻辑上可以把它想象成一个分布式数组，数组中的元素可以为任意的数据结构。一个RDD可以包含多个分区，每个分区都是数据集的一个子集。...withColumn（colName:String,col:Column）：添加列或者替换具有相同名字的列，返回新的DataFrame。...本节将介绍如何通过Spark实现机器学习，如何将XGBoost4J-Spark很好地应用于Spark机器学习处理的流水线中。...首先通过Spark将数据加载为RDD、DataFrame或DataSet。如果加载类型为DataFrame/DataSet，则可通过Spark SQL对其进行进一步处理，如去掉某些指定的列等。...XGBoost也可以作为Pipeline集成到Spark的机器学习工作流中。下面通过示例介绍如何将特征处理的Transformer和XGBoost结合起来构成Spark的Pipeline。

4.2K3 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...# Read JSON file into dataframe df = spark.read.format('org.apache.spark.sql.json') \ .load("...使用 PySpark StructType 类创建自定义 Schema，下面我们启动这个类并使用添加方法通过提供列名、数据类型和可为空的选项向其添加列。...例如，如果想考虑一个值为 1900-01-01 的日期列，则在 DataFrame 上设置为 null。...来指定 SaveMode；此方法的参数采用overwrite, append, ignore, errorifexists. overwrite – 模式用于覆盖现有文件 append – 将数据添加到现有文件

1K2 0

Spark Extracting,transforming,selecting features

DataFrame： userFeatures [0.0, 10.0, 0.5] userFeatures是一个包含3个用户特征的向量列，假设userFeatures的第一列都是0，因此我们希望可以移除它...，字符串输入列会被one-hot编码，数值型列会被强转为双精度浮点，如果标签列是字符串，那么会首先被StringIndexer转为double，如果DataFrame中不存在标签列，输出标签列会被公式中的指定返回变量所创建...、近似相似连接、近似最近邻的API； LSH操作我们选择了LSH能被使用的主要的操作类型，每个Fitted的LSH模型都有方法负责每个操作；特征转换特征转换是一个基本功能，将一个hash列作为新列添加到数据集中...近似相似连接允许转换后和未转换的数据集作为输入，如果输入是未转换的，它将被自动转换，这种情况下，哈希signature作为outputCol被创建；在连接后的数据集中，原始数据集可以在datasetA和datasetB中被查询，一个距离列会增加到输出数据集中...它近似的返回指定数量的与目标行最接近的行；近似最近邻搜索同样支持转换后和未转换的数据集作为输入，如果输入未转换，那么会自动转换，这种情况下，哈希signature作为outputCol被创建；一个用于展示每个输出行与目标行之间距离的列会被添加到输出数据集中

21.8K4 1

基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

Spark的主要机器学习API现在是spark.ml包中基于DataFrame的API 有什么影响？...2.3中的亮点下面的列表重点介绍了Spark 2.3版本中添加到MLlib的一些新功能和增强功能：添加了内置支持将图像读入DataFrame（SPARK-21866）。...改进了对Python中自定义管道组件的支持（请参阅SPARK-21633和SPARK-21542）。 DataFrame函数用于矢量列的描述性摘要统计（SPARK-19634）。...其有两个子集，分别是密集的与稀疏的密集向量由表示其条目值的双数组支持而稀疏向量由两个并行数组支持：索引和值我们一般使用Vectors工厂类来生成例如: ◆ Vectors.dense(1.0,2.0,3.0...类似于一个简单的2维表 [1240] 2.5.3 DataFrame DataFrame结构与Dataset 是类似的,都引|入了列的概念与Dataset不同的是，DataFrame中的毎一-行被再次封装刃

3.5K4 0

基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

Spark的主要机器学习API现在是spark.ml包中基于DataFrame的API 有什么影响？...2.3中的亮点下面的列表重点介绍了Spark 2.3版本中添加到MLlib的一些新功能和增强功能：添加了内置支持将图像读入DataFrame（SPARK-21866）。...改进了对Python中自定义管道组件的支持（请参阅SPARK-21633和SPARK-21542）。 DataFrame函数用于矢量列的描述性摘要统计（SPARK-19634）。...其有两个子集，分别是密集的与稀疏的密集向量由表示其条目值的双数组支持而稀疏向量由两个并行数组支持：索引和值我们一般使用Vectors工厂类来生成例如: ◆ Vectors.dense(1.0,2.0,3.0...类似于一个简单的2维表 2.5.3 DataFrame DataFrame结构与Dataset 是类似的,都引|入了列的概念与Dataset不同的是，DataFrame中的毎一-行被再次封装刃

2.7K2 0

【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？

如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...根据阿里专家Spark的DataFrame不是真正的DataFrame-秦续业的文章-知乎[1]的文章： DataFrame 应该有『保证顺序，行列对称』等规律因此「Spark DataFrame 和...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大，直接转为数组，会爆内存。...要处理哪一列，就直接 select('列名') 取出这一列就好，再 collect 。...参考资料 [1] Spark的DataFrame不是真正的DataFrame-秦续业的文章-知乎: https://zhuanlan.zhihu.com/p/135329592

4K3 0

Spark Pipeline官方文档

：这个ML API使用Spark SQL中的DataFrame作为ML数据集来持有某一种数据类型，比如一个DataFrame可以有不同类型的列：文本、向量特征、标签和预测结果等； Transformer...，例如：一个特征转换器接收一个DataFrame，读取其中一列（比如text），将其映射到一个新的列上（比如feature vector），然后输出一个新的DataFrame包含映射得到的新列；一个学习模型接收一个...DataFrame，读取包含特征向量的列，为每个特征向量预测其标签值，然后输出一个新的DataFrame包含标签列； Estimators - 预测器一个预测器是一个学习算法或者任何在数据上使用fit...中所有数据列数据类型的描述；唯一Pipeline阶段：一个Pipeline阶段需要是唯一的实例，比如同一个实例myHashingTF不能两次添加到Pipeline中，因为每个阶段必须具备唯一ID，然而...1.6，一个模型的导入/导出功能被添加到了Pipeline的API中，截至Spark 2.3，基于DataFrame的API覆盖了spark.ml和pyspark.ml；机器学习持久化支持Scala

4.7K3 1

SparkSQL

DataFrame与RDD的主要区别在于，DataFrame带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。 Spark SQL性能上比RDD要高。...("/opt/module/spark-local/user.json") // 查看DataFrame的Schema信息 df.printSchema() // 只查看“name”列数据...df.select("*").show() // 查看“name”列数据以及“age+1”数据 // 涉及到运算的时候，每列都必须使用$，或者采用单引号表达式：单引号+字段名 df.select...import spark.implicits._ // RDD=>DF // 1-1、普通rdd转换成DF：需要手动为每一列补上列名(补充元数据) val df: DataFrame = rdd01....json("output02") // 追加到文件(如文件存在则覆盖) df.write.mode("overwrite").json("output02") // 追加到文件(如文件存在则报错

3225 0

spark dataframe操作集锦（提取前几行，合并，入库等）

spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。...= [] 最后附上dataframe的一些操作及用法： DataFrame 的函数 Action 操作 1、 collect() ,返回值是一个数组，返回dataframe集合所有的行 2...、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组，返回dataframe集合所有的行 3、 count() 返回一个number类型的，返回dataframe集合的行数 4、 describe...1、 cache()同步数据的内存 2、 columns 返回一个string类型的数组，返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组，返回值是所有列的名字以及类型 4、...Column) 删除某列返回dataframe类型 10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列返回一个dataframe 11、 except

1.4K3 0

2021年大数据Spark（二十四）：SparkSQL数据抽象

DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。...而中间的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。...（以列（列名，列类型，列值）的形式构成的分布式的数据集，按照列赋予不同的名称） DataFrame有如下特性： 1）、分布式的数据集，并且以列的方式组合的，相当于具有schema的RDD； 2）、相当于关系型数据库中的表...StructType 定义，是一个样例类，属性为StructField的数组 StructField 定义，同样是一个样例类，有四个属性，其中字段名称和类型为必填自定义Schema结构，官方提供的示例代码...方式一：下标获取，从0开始，类似数组下标获取如何获取Row中每个字段的值呢？？？？

1.2K1 0

【技术分享】Spark DataFrame入门手册

而DataFrame是spark SQL的一种编程抽象，提供更加便捷同时类同与SQL查询语句的API，让熟悉hive的数据分析工程师能够非常快速上手。 ...collect() ,返回值是一个数组，返回dataframe集合所有的行 2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组，返回dataframe集合所有的行 3、 count(...1、 cache()同步数据的内存 2、 columns 返回一个string类型的数组，返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组，返回值是所有列的名字以及类型 4、...5、 as(alias: String) 返回一个新的dataframe类型，就是原来的一个别名 6、 col(colName: String) 返回column类型，捕获输入进去列的对象 7、 cube...Column) 删除某列返回dataframe类型 10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列返回一个dataframe 11、 except

5K6 0

Spark DataFrame简介（一）

DataFrame 本片将介绍Spark RDD的限制以及DataFrame（DF）如何克服这些限制，从如何创建DataFrame，到DF的各种特性，以及如何优化执行计划。...什么是 Spark SQL DataFrame? 从Spark1.3.0版本开始，DF开始被定义为指定到列的数据集（Dataset）。...在Apache Spark 里面DF 优于RDD，但也包含了RDD的特性。RDD和DataFrame的共同特征是不可性、内存运行、弹性、分布式计算能力。它允许用户将结构强加到分布式数据集合上。...DataFrame是一个按指定列组织的分布式数据集合。它相当于RDBMS中的表. ii. 可以处理结构化和非结构化数据格式。例如Avro、CSV、弹性搜索和Cassandra。...Spark 数据源里面创建DataFrame。

1.8K2 0

Spark SQL实战(06)-RDD与DataFrame的互操作

val spark = SparkSession.builder() .master("local").appName("DatasetApp") .getOrCreate() Spark SQL...] = spark.sparkContext.textFile(projectRootPath + "/data/people.txt") // RDD转换为DataFrame的过程 val peopleDF...使用map方法将每行字符串按逗号分割为数组 .map(_.split(",")) // 2....2.0 适用场景虽该法更冗长，但它允许运行时构造 Dataset，当列及其类型直到运行时才知道时很有用。...val peopleDF: DataFrame = spark.createDataFrame(peopleRowRDD, struct) peopleDF.show()

5873 0

简单回答：SparkSQL数据抽象和SparkSQL底层执行过程

DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。 ?...而中间的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。...（以列（列名，列类型，列值）的形式构成的分布式的数据集，按照列赋予不同的名称） ?...StructType 定义，是一个样例类，属性为StructField的数组 ? StructField 定义，同样是一个样例类，有四个属性，其中字段名称和类型为必填 ?...如何构建Row对象：要么是传递value，要么传递Seq，官方实例代码：方式一：下标获取，从0开始，类似数组下标获取如何获取Row中每个字段的值呢？ ? 方式二：指定下标，知道类型 ?

1.8K3 0

如何管理Spark的分区

当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。...我们可以使用下面的示例来探究如何使用特定的列对DataFrame进行重新分区。..."), ("tony","male") ) val peopleDF = people.toDF("name","gender") 让我们按gender列对DataFrame进行分区： scala>...] = [name: string, gender: string] 按列进行分区时，Spark默认会创建200个分区。...如何将数据写入到单个文件通过使用repartition(1)和coalesce(1))可用于将DataFrame写入到单个文件中。

1.9K1 0

Spark SQL实战(04)-API编程之DataFrame

最早在R语言数据分析包中提出，表示一种类似表格的数据结构，其中行和列都可以有命名。...Spark SQL用来将一个 DataFrame 注册成一个临时表（Temporary Table）的方法。之后可使用 Spark SQL 语法及已注册的表名对 DataFrame 进行查询和操作。...的DataFrame API中的一个方法，可以返回一个包含前n行数据的数组。...n行数据的数组该 API 可能导致数据集的全部数据被加载到内存，因此在处理大型数据集时应该谨慎使用。...例如，可以使用 col 函数来创建一个 Column 对象，然后在 select 方法中使用该列： import org.apache.spark.sql.functions.col val selected

4.2K2 0

Structured Streaming 编程指南

spark.implicits._ 然后，创建一个流式 Streaming DataFrame 来代表不断从 localhost:9999 接收数据，并在该 DataFrame 上执行 transform...每个触发间隔（trigger interval）（例如 1s），新的行追加到输入表，最终更新结果表。...如果这些列出现在提供的 schema 中，spark 会读取相应目录的文件并填充这些列。...适用于那些添加到结果表中的行从不会更改的查询。...还有 streamingQuery.recentProgress 返回最后几个进度的数组。另外，streamingQuery.status() 返回一个 StreamingQueryStatus。

2K2 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