在spark中给DataFrame新增一例的方法,通常都是使用withColumn,但是withColumn只能在 将原有的列换个名字增加,不能增加自定义的一列,比如增加个id,增加个时间 打印结果 但是,这并不满足需求,所以可以用udf写自定义函数新增列 结果 ...
在 spark 中给 dataframe 增加一列的方法一般使用 withColumn 打印结果如下: 可以看到 withColumn 很依赖原来 dataFrame 的结构,但是假设没有 id 这一列,那么增加列的时候灵活度就降低了很多,假设原始 dataFrame 如下: 这样可以用 udf 写自定义函数进行增加列: 得到结果: 还可以写下更多的逻辑判断: 传入多个参数: ...
2017-07-14 11:23 0 6970 推荐指数:
在spark中给DataFrame新增一例的方法,通常都是使用withColumn,但是withColumn只能在 将原有的列换个名字增加,不能增加自定义的一列,比如增加个id,增加个时间 打印结果 但是,这并不满足需求,所以可以用udf写自定义函数新增列 结果 ...
DataFrame df = ...StructType schema = df.schema().add(DataTypes.createStructField("id", DataTypes.LongType, false)); 使用RDD的zipWithIndex得到索引,作为ID值 ...
有如下表格,需要在最左侧新增一列为“序号”,编号从1开始 代码如下: #打开文件 import pandas as pd df = pd.read_excel(r'test.xlsx') #序号列为从1开始的自增列,默认加在dataframe最右侧 df['序号 ...
原博文出自于: http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/39401391 感谢! Spark1.1推出了Uer Define Function功能,用户可以在Spark SQL 里自定义实际需要的UDF来处理数据 ...
import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.functions._ object Test2 { def main(args: Array[String]): Unit = { val ...
例子 result = table1.join(table1,['字段'],"full").withColumn("名称",col("字段")/col("字段")) 新增一列数据,数据的内容是col("字段")/col("字段") ...
起初开始写一些 udf 的时候感觉有一些奇怪,在 spark 的计算中,一般通过转换(Transformation) 在不触发计算(Action) 的情况下就行一些预处理。udf 就是这样一个好用的东西,他可以在我们进行 Transformation 的时候给我们带来对复杂问题的处理能力 ...
一、UDF介绍 UDF(User Define Function),即用户自定义函数,Spark的官方文档中没有对UDF做过多介绍,猜想可能是认为比较简单吧。 几乎所有sql数据库的实现都为用户提供了扩展接口来增强sql语句的处理能力,这些扩展称之为UDXXX,即用户定义(User ...