在 spark 中給 dataframe 增加一列的方法一般使用 withColumn 打印結果如下: 可以看到 withColumn 很依賴原來 dataFrame 的結構,但是假設沒有 id 這一列,那么增加列的時候靈活度就降低了很多,假設原始 dataFrame ...
在spark中給DataFrame新增一例的方法,通常都是使用withColumn,但是withColumn只能在 將原有的列換個名字增加,不能增加自定義的一列,比如增加個id,增加個時間 打印結果 但是,這並不滿足需求,所以可以用udf寫自定義函數新增列 結果 ...
2017-10-26 14:48 0 6345 推薦指數:
在 spark 中給 dataframe 增加一列的方法一般使用 withColumn 打印結果如下: 可以看到 withColumn 很依賴原來 dataFrame 的結構,但是假設沒有 id 這一列,那么增加列的時候靈活度就降低了很多,假設原始 dataFrame ...
DataFrame df = ...StructType schema = df.schema().add(DataTypes.createStructField("id", DataTypes.LongType, false)); 使用RDD的zipWithIndex得到索引,作為ID值 ...
有如下表格,需要在最左側新增一列為“序號”,編號從1開始 代碼如下: #打開文件 import pandas as pd df = pd.read_excel(r'test.xlsx') #序號列為從1開始的自增列,默認加在dataframe最右側 df['序號 ...
原博文出自於: http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/39401391 感謝! Spark1.1推出了Uer Define Function功能,用戶可以在Spark SQL 里自定義實際需要的UDF來處理數據 ...
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("名稱",col("字段")/col("字段")) 新增一列數據,數據的內容是col("字段")/col("字段") ...
起初開始寫一些 udf 的時候感覺有一些奇怪,在 spark 的計算中,一般通過轉換(Transformation) 在不觸發計算(Action) 的情況下就行一些預處理。udf 就是這樣一個好用的東西,他可以在我們進行 Transformation 的時候給我們帶來對復雜問題的處理能力 ...
一、UDF介紹 UDF(User Define Function),即用戶自定義函數,Spark的官方文檔中沒有對UDF做過多介紹,猜想可能是認為比較簡單吧。 幾乎所有sql數據庫的實現都為用戶提供了擴展接口來增強sql語句的處理能力,這些擴展稱之為UDXXX,即用戶定義(User ...