本篇就详细探讨一下各种数据类型(series,dataframe)下的删除方法 随机创建一个DataFrame数据 import pandas as pd import numpy as np data...5,3)),columns=['a','b','c']) a b c 0 3 8 2 1 9 9 5 2 4 5 1 3 2 7 5 4 1 2 8 Series： isin反函数删除不需要的列部分元素...，适合大批量： S数据类型直接使用isin会选出该列包含的指定内容，我们的需求是删除指定内容就需要用到isin的反函数。...=2)].dropna()) #与isin原理相同 a b c 1 9.0 9.0 5.0 以上这篇python删除指定列或多列单个或多个内容实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
好了，先来解答上节课留下的问题：【注：由于周末临时用了别的电脑，所以数据会有所不同】我们在数据库表中新增一列user_height表示身高，然后拿到所有数据：图片我们如果单单用user_age来分组看看结果如何...我来总结一下吧：简而言之就是这里边user_id不是聚合列，在功能上也不是groug by所需要的字段。你：user_id不行？那user_name呢？...黄啊码：我发觉大聪明最近有长进了select user_age from user_info group by user_age;图片确实是可以的，这里就相当于把user_age当成聚合列来使用。...那昨天的作业该咋做你：您请，我怕说错挨揍如果使用多个字段进行分组的话，很简单，直接在group by后边加上另外的字段即可。你：这么简单，早知道。。。黄啊码：啪，哪有那么多早知道。...你：【下次再也不出风头了】select user_age,user_height from user_info group by user_age,user_height;图片好了，多个列进行group
好了，先来解答上节课留下的问题： 我们在数据库表中新增一列user_height表示身高，然后拿到所有数据： 我们如果单单用user_age来分组看看结果如何： 你：这也太简单了吧，我来： select...我来总结一下吧：简而言之就是这里边user_id不是聚合列，在功能上也不是groug by所需要的字段。 你：user_id不行？那user_name呢？...黄啊码：我发觉大聪明最近有长进了 select user_age from user_info group by user_age; 确实是可以的，这里就相当于把user_age当成聚合列来使用...那昨天的作业该咋做 你：您请，我怕说错挨揍 如果使用多个字段进行分组的话，很简单，直接在group by后边加上另外的字段即可。 你：这么简单，早知道。。。 黄啊码：啪，哪有那么多早知道。...你：【下次再也不出风头了】 select user_age,user_height from user_info group by user_age,user_height; 好了，多个列进行group
data,Encoder evidence$4) 从本地给定类型的数据Seq创建DataSet。..., Encoders.STRING()); range函数 public Dataset range(long end)使用名为id的单个LongType列创建一个Dataset，包含元素的范围从...public Dataset range(long start,long end) 使用名为id的单个LongType列创建一个Dataset，包含元素的范围从start到结束（不包括），步长值为...public Dataset range(long start, long end, long step) 使用名为id的单个LongType列创建一个Dataset，包含元素的范围从start...public Dataset range(long start,long end,long step,int numPartitions) 使用名为id的单个LongType列创建一个Dataset
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。...**coalesce算法通过将数据从某些分区移动到现有分区来更改节点数，该方法显然用户增加分区数。..."), ("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。
创建 DataFrames Scala Java Python R 在一个 SparkSession中, 应用程序可以从一个 已经存在的 RDD, 从hive表, 或者从 Spark数据源中创建一个...正如上面提到的一样, Spark 2.0中, DataFrames在Scala 和 Java API中, 仅仅是多个 Rows的Dataset....从原始的 RDD 创建 RDD 的 Row（行）; Step 1 被创建后, 创建 Schema 表示一个 StructType 匹配 RDD 中的 Row（行）的结构....他们描述如何从多个 worker 并行读取数据时将表给分区。partitionColumn 必须是有问题的表中的数字列。...createTableColumnTypes 使用数据库列数据类型而不是默认值，创建表时。
行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。...所以，列存储的解析过程更有利于分析大数据。 4）从数据的压缩以及更性能的读取来对比 ? ?...2）很多列式数据库还支持列族（column group，Bigtable系统中称为locality group），即将多个经常一起访问的数据列的各个值存放在一起。...如果读取的数据列属于相同的列族，列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值，避免了多个数据列的合并。列族是一种行列混合存储模式，这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。 ...scala> res0.printSchema #查看列的类型等属性 root |-- id: integer (nullable = true) 创建多列DataFrame对象 DataFrame
行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。...所以，列存储的解析过程更有利于分析大数据。 4）从数据的压缩以及更性能的读取来对比 ? ?...2）很多列式数据库还支持列族（column group，Bigtable系统中称为locality group），即将多个经常一起访问的数据列的各个值存放在一起。...如果读取的数据列属于相同的列族，列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值，避免了多个数据列的合并。列族是一种行列混合存储模式，这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。...#查看列的类型等属性root|-- id: integer (nullable = true) 创建多列DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。
从Spark 2.0开始，spark.mllib包中基于RDD的API已进入维护模式。 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？...这主要是由于基于DataFrame的API使用的org.apache.spark.ml Scala包名称，以及我们最初用来强调管道概念的“Spark ML Pipelines”术语。...新的估算器支持转换多个列。...MLlib支持密集矩阵，其入口值以列主序列存储在单个双阵列中，稀疏矩阵的非零入口值以列主要顺序存储在压缩稀疏列（CSC）格式中 与向量相似,本地矩阵类型为Matrix , 分为稠密与稀疏两种类型。...我们假设RowMatrix的列数不是很大，因此单个本地向量可以合理地传递给驱动程序，也可以使用单个节点进行存储/操作。
为了避免scala.collection.immutable.Vector该scala包被导入，你要引入的包是org.apache.spark.mllib.linalg.Vector import org.apache.spark.mllib.linalg...Mllib支持密集矩阵，其输入值按照列column-major顺序存储在单个double数组中。稀疏矩阵是其非零值按照column-major顺序以压缩稀疏列（CSC）格式存储。...由于每一行由一个局部向量表示，所以列的数量受整数范围的限制，但实际上列数应该小得多。 一个RowMatrix可以从一个RDD[Vector]实例创建。然后我们可以计算它的列汇总统计和分解。...一个 IndexedRowMatrix 可以从创建RDD[IndexedRow]。例如，在 IndexedRow中存储格式是(Long, Vector)。...CoordinateMatrix 可以从被创建RDD[MatrixEntry]，格式(Long, Long, Double)。
因此，如果从DataFrame中单独取一列，那么得到的将是一个Series（当然，也可以将该列提取为一个只有单列的DataFrame，但本文仍以提取单列得到Series为例）。...此处用单个列名即表示提取单列，提取结果为该列对应的Series，若是用一个列名组成的列表，则表示提取多列得到一个DataFrame子集； df.iloc[:, 0]：即通过索引定位符iloc实现，与loc...类似，只不过iloc中传入的为整数索引形式，且索引从0开始；仍与loc类似，此处传入单个索引整数，若传入多个索引组成的列表，则仍然提取得到一个DataFrame子集。...scala spark构建一个示例DataFrame数据 对于如上DataFrame，仍然提取A列对应的DataFrame子集，常用方法如下： df.select("A")：即直接用select算子+...DataFrame子集，常用的方法有4种；而Spark中提取特定一列，虽然也可得到单列的Column对象，但更多的还是应用select或selectExpr将1个或多个Column对象封装成一个DataFrame
创建后应用程序就可以从现有 RDD，Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame。...以编程方式指定Schema import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types._ // 1.定义每个列的列类型 val...间的互相转换，示例如下： # DataFrames转Datasets scala> df.as[Emp] res1: org.apache.spark.sql.Dataset[Emp] = [COMM:...= [COMM: double, DEPTNO: bigint ... 6 more fields] 二、Columns列操作 2.1 引用列 Spark 支持多种方法来构造和引用列，最简单的是使用..."upSal",$"sal"+1000) // 基于固定值新增列 df.withColumn("intCol",lit(1000)) 2.3 删除列 // 支持删除多个列 df.drop("comm",
Dataset 可以从 JVM 对象(s)创建而来并且可以使用各种 transform 操作（比如 map，flatMap，filter 等）。...创建 DataFrames 使用 SparkSession，可以从已经在的 RDD、Hive 表以及 Spark 支持的数据格式创建。...创建 Datasets 的第二种方法通过接口构造一个模式来应用于现有的 RDD。虽然这种方法要少复杂一些，但允许在列及其类型直到运行时才知道的情况下构造 Datasets。...用户可以从简单的模式开始，之后根据需要逐步增加列。通过这种方式，最终可能会形成不同但互相兼容的多个 Parquet 文件。Parquet 数据源现在可以自动检测这种情况并合并这些文件。...这些选项描述了多个 workers 并行读取数据时如何分区。
spark.implicits._ 接下来，我们创建一个 streaming DataFrame ，它表示从监听 localhost:9999 的服务器上接收的 text data （文本数据），并且将...Scala Java Python R // 创建表示从连接到 localhost:9999 的输入行 stream 的 DataFrame val lines = spark.readStream...创建 streaming DataFrames 和 streaming Datasets 可以通过 DataStreamReader 的接口 （ Scala/Java/Python 文档 ）来创建...Scala Java Python R val spark: SparkSession = ... // 从 socket 读取 text val socketDF = spark .readStream...从 Spark 2.1 开始，这只适用于 Scala 和 Java 。
" , $"列2".desc) 按两列排序 例如： df.select($"id",$"name").orderBy($"name".desc).show df.select($"id",$"name... groupBy("列名", ...).sum(列名) 求和 groupBy("列名", ...).count() 求个数 groupBy("列名", ...).agg 可以将多个方法进行聚合... LEFT OUTER子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。...>val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc) scala>hiveContext.sql("create table...1、创建工程 打开scala IDE开发环境，创建一个scala工程。 2、导入jar包 导入spark相关依赖jar包。 ? 3、创建类 创建包路径以object类。
cache：将RDD元素从磁盘缓存到内存，相当于persist（MEMORY_ONLY）。...* v2) AS v4 FROM __THIS__") 6. 7.sqlTrans.transform(df) （7）VectorAssembler VectorAssembler将给定的列列表组合到单个向量列中...VectorSlicer：从特征向量中输出一个新特征向量，该新特征向量为原特征向量的子集，在向量列中提取特征时很有用。 RFormula：选择由R模型公式指定的列。...xgbClassificationModel = xgbClassifier.fit(xgbInput) Pipelines MLlib中的Pipeline主要受scikit-learn项目的启发，旨在更容易地将多个算法组合成单个管道或工作流...3.import org.apache.spark.ml.tuning.TrainValidationSplit 4. 5.// 创建xgbClassifier 6.val xgbClassifier
从 0.11.0 版本开始，支持 Spark SQL（spark3.1.x 和 spark3.2.1）对 Schema 演进的 DDL 支持并且标志为实验性的。...场景 • 可以添加、删除、修改和移动列（包括嵌套列） • 分区列不能演进 • 不能对 Array 类型的嵌套列进行添加、删除或操作 SparkSQL模式演进以及语法描述 使用模式演进之前，请先设置spark.sql.extensions...然而如果 upsert 触及所有基本文件，则读取将成功 添加自定义可为空的 Hudi 元列，例如 _hoodie_meta_col Yes Yes 将根级别字段的数据类型从 int 提升为 long...将嵌套字段的数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 对于复杂类型（map或array的值），将数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 在最后的根级别添加一个新的不可为空的列...作为一种解决方法，您可以使该字段为空 向内部结构添加一个新的不可为空的列（最后） No No 将嵌套字段的数据类型从 long 更改为 int No No 将复杂类型的数据类型从 long 更改为
在Spark 1.3.0以Spark SQL原有的SchemaRDD为蓝本，引入了Spark DataFrame API，不仅为Scala、Python、Java三种语言环境提供了形如R和Pandas的...值得一提的是，在Spark 1.3当中，Spark SQL终于从alpha阶段毕业，除了部分developer API以外，所有的公共API都已经稳定，可以放心使用了。...RDD API是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。这一特点虽然带来了干净整洁的API，却也使得Spark应用程序在运行期倾向于创建大量临时对象，对GC造成压力。...在现有RDD API的基础之上，我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式，用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的开销，但这牺牲了代码的可读性，而且要求开发者对...以下的Spark ML示例搭建了一整套由切词、词频计算、逻辑回归等多个环节组成的机器学习流水线。该流水线的输入、各环节间的数据交换，以及流水线的输出结果，都是以DataFrame来表示的。 ?
Spark正能应对这些问题。Spark是用Scala编写的，它提供了Scala、JAVA、Python和R的接口. PySpark一起工作的API。...在Scala和Python中，当你启动控制台时，Spark会话变量就是可用的: ? Spark的分区 分区意味着完整的数据不会出现在一个地方。它被分成多个块，这些块被放置在不同的节点上。...我们要求Spark过滤大于200的数字——这本质上是一种转换。Spark有两种类型的转换: 窄转换:在窄转换中，计算单个分区结果所需的所有元素都位于父RDD的单个分区中。...宽转换:在宽转换中，计算单个分区的结果所需的所有元素可能位于父RDD的多个分区中。例如，如果你想计算数字个数，那么你的转换依赖于所有的分区来计算最终的结果 ?...在这种情况下，Spark将只从第一个分区读取文件，在不需要读取整个文件的情况下提供结果。 让我们举几个实际的例子来看看Spark是如何执行惰性计算的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
