首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

包含select where的pyspark新列

pyspark是一个用于大规模数据处理的Python库,它提供了丰富的功能和API,可以在分布式计算框架Apache Spark上进行数据处理和分析。在pyspark中,可以使用select和where操作来创建新列。

select操作用于选择要查询的列,可以通过列名或表达式来指定。它可以用于从数据集中选择特定的列,并返回一个新的数据集。select操作可以帮助我们筛选出需要的数据,提高数据处理的效率。

where操作用于过滤数据集中的行,可以根据指定的条件来筛选出满足条件的行。它可以用于对数据进行条件过滤,只保留满足特定条件的数据行。where操作可以帮助我们根据特定的条件对数据进行筛选和过滤。

使用select和where操作可以方便地创建新列。可以通过select操作选择需要的列,并使用where操作对数据进行过滤,然后将结果保存到新的列中。这样可以根据特定的条件对数据进行处理和转换,生成新的列。

以下是一个示例代码,演示了如何使用select和where操作创建新列:

代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 读取数据集
data = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 使用select操作选择需要的列,并使用where操作进行条件过滤
new_data = data.select("column1", "column2", "column3").where("column1 > 10")

# 显示新的数据集
new_data.show()

在上面的示例中,我们首先创建了一个SparkSession对象,然后使用read.csv方法读取了一个包含列名的CSV文件。接下来,使用select操作选择了"column1"、"column2"和"column3"这三列,并使用where操作筛选出"column1"大于10的行。最后,使用show方法显示了新的数据集。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  1. 腾讯云Spark:腾讯云提供的大数据处理和分析服务,支持使用pyspark进行数据处理和分析。了解更多信息,请访问腾讯云Spark产品介绍
  2. 腾讯云数据仓库:腾讯云提供的数据仓库服务,支持存储和管理大规模数据。可以将pyspark处理的数据保存到腾讯云数据仓库中。了解更多信息,请访问腾讯云数据仓库产品介绍

请注意,以上推荐的腾讯云产品仅供参考,具体选择应根据实际需求和情况进行。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

pyspark给dataframe增加实现示例

熟悉pandaspythoner 应该知道给dataframe增加一很容易,直接以字典形式指定就好了,pyspark中就不同了,摸索了一下,可以使用如下方式增加 from pyspark import...SparkContext from pyspark import SparkConf from pypsark.sql import SparkSession from pyspark.sql import...frame3_2 = frame.select(["name", functions.length(frame.name).alias("name_length")]) frame3_2.show(...比如我想对某做指定操作,但是对应函数没得咋办,造,自己造~ frame4 = frame.withColumn("detail_length", functions.UserDefinedFunction...给dataframe增加实现示例文章就介绍到这了,更多相关pyspark dataframe增加内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

3.2K10

select count(*)、count(1)、count(主键)和count(包含空值)有何区别?

首先,准备测试数据,11g库表bisalid1是主键(确保id1为非空),id2包含空值, ?...我们分别用10053打印如下4组SQLtrace, SQL1:select count(*) from bisal; SQL2:select count(1) from bisal; SQL3:select...前三个均为表数据总量,第四个SQL结果是99999,仅包含非空记录数据量,说明若使用count(允许空值),则统计是非空记录总数,空值记录不会统计,这可能和业务上用意不同。...其实这无论id2是否包含空值,使用count(id2)均会使用全表扫描,因此即使语义上使用count(id2)和前三个SQL一致,这种执行计划效率也是最低,这张测试表字段设置和数据量不很夸张,因此不很明显...总结: 11g下,通过实验结论,说明了count()、count(1)和count(主键索引字段)其实都是执行count(),而且会选择索引FFS扫描方式,count(包含空值)这种方式一方面会使用全表扫描

3.3K30

R语言筛选方法--select

使用R语言默认方法:选择 这一种,当然是简单粗暴方法,想要哪一,就把相关号提取出来,形成一个向量,进行操作即可。...而且,后面如果想要根据特征进行提取时(比如以h开头,比如属性为数字或者因子等等),就不能实现了。 这就要用到tidyverse函数了,select,rename,都是一等一良将。...library(tidyverse) select = dplyr::select 6. 提取h开头 这里,用starts_with,会匹配开头为h。...其它还有contains,匹配包含字符,还有end_with,匹配结尾字符。 应有尽有,无所不有。 re1 = fm %>% select(starts_with("h")) 7....提取因子和数字 「匹配数字:」 re2 = fm %>% select_if(is.numeric) 「匹配为因子:」 re3 = fm %>% select_if(is.factor)

7.5K30

ClickHouse中,WHERE、PREWHERE子句和SELECT子句使用

WHERE子句:WHERE子句在查询中是最后执行,它作用于从表中读取所有数据。WHERE子句可以包含任意条件,并且可以使用各种函数和操作符进行数据筛选。...PREWHERE子句通常用于过滤数据源中不必要行,以减少读取和处理数据量,提升性能。PREWHERE子句只能包含简单条件,不能使用聚合函数、多个条件判断等复杂操作。...WHERE和PREWHERE子句在ClickHouse查询中都用于筛选数据,但WHERE子句是最后执行,可包含复杂条件,能使用索引进行优化;而PREWHERE子句是在WHERE之前执行,用于数据源过滤...SELECT子句在ClickHouse中,SELECT子句用于指定要检索或表达式,以及执行其他操作(如聚合、过滤、排序等)。SELECT子句支持以下功能和语法:选择:使用*通配符选择所有。...BY column1HAVING COUNT(*) > 5ORDER BY column1 DESCLIMIT 100这个SELECT语句选择了表中column1和column2,并将column2

89961

PySpark︱DataFrame操作指南:增删改查合并统计与数据处理

Row元素所有列名:** **选择一或多select** **重载select方法:** **还可以用where按条件选择** --- 1.3 排序 --- --- 1.4 抽样 --- --...选择a、b、c三 重载select方法: jdbcDF.select(jdbcDF( "id" ), jdbcDF( "id") + 1 ).show( false) 会同时显示id + id...— 2.2 新增数据 withColumn— withColumn是通过添加或替换与现有列有相同名字,返回一个DataFrame result3.withColumn('label', 0)...(参考:王强知乎回复) python中list不能直接添加到dataframe中,需要先将list转为dataframe,然后dataframe和老dataframe进行join操作,...na行 df = df.dropna(subset=['col_name1', 'col_name2']) # 扔掉col1或col2中任一一包含na行 ex: train.dropna().count

30K10

数据库查询语句_数据库select from where

=20; SELECT * FROM student3 WHERE age 20; -- where 后面可以跟多个人 条件,并列或者条件 -- 可以使用逻辑双与&&和双或|| -- 查询学生年龄...SELECT * FROM student3 WHERE age IN (18,20,45); -- 查询字段为空值 -- where后面们可以跟判断某个字段为null格式 -- 格式...LIKE '%马%'; -- 查看包含两个字符学生 SELECT NAME,id,age, address FROM student3 WHERE NAME LIKE '__'; -- 查询姓名中第二字是化所有信息...SELECT * FROM Student3 WHERE NAME LIKE '%_化%'; -- 查询学生姓名是三个字符 SELECT * FROM student3 WHERE NAME LIKE...student3 WHERE math>(SELECT AVG(math) FROM student3); -- 查询数学成绩大于数学平均分学生信息并且总分>160信息 SELECT *FROM

1.4K10

Pyspark处理数据中带有分隔符数据集

本篇文章目标是处理在数据集中存在分隔符或分隔符特殊场景。对于Pyspark开发人员来说,处理这种类型数据集有时是一件令人头疼事情,但无论如何都必须处理它。...first line is the headerNAME|AGE|DEP Vivek|Chaudhary|32|BSC John|Morgan|30|BE Ashwin|Rao|30|BE 数据集包含三个...使用sparkRead .csv()方法读取数据集: #create spark session import pyspark from pyspark.sql import SparkSession...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现,最后一数据在哪里,年龄必须有一个整数数据类型,但是我们看到了一些其他东西。这不是我们所期望。一团糟,完全不匹配,不是吗?...我们已经成功地将“|”分隔(“name”)数据分成两。现在,数据更加干净,可以轻松地使用。

4K30

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame结合体

select:查看和切片 这是DataFrame中最为常用功能之一,用法与SQL中select关键字类似,可用于提取其中一或多,也可经过简单变换后提取。...(age+1)。...几个通用常规方法: withColumn:在创建或修改已有时较为常用,接收两个参数,其中第一个参数为函数执行后列名(若当前已有则执行修改,否则创建),第二个参数则为该取值,可以是常数也可以是根据已有进行某种运算得到...select等价实现,二者区别和联系是:withColumn是在现有DataFrame基础上增加或修改一,并返回DataFrame(包括原有其他),适用于仅创建或修改单列;而select准确讲是筛选...,仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个,返回一个筛选DataFrame,而且是筛选多少列就返回多少列,适用于同时创建多情况(官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出,在创建多时首选

9.9K20

pyspark之dataframe操作

、创建dataframe 3、 选择和切片筛选 4、增加删除 5、排序 6、处理缺失值 7、分组统计 8、join操作 9、空值判断 10、离群点 11、去重 12、 生成 13、行最大最小值...类似 pandas where 或者 combine_first 方法 # pandas #where即if-else函数 np.where(isnull(a),b,a) # combine_first...).show() 10、离群点 # 需要提醒是,计算都是放在select里面的 # 1.先计算均值 mean_salary = final_data.select(func.mean('salary...FirstName","LastName","Dob"]) df.drop_duplicates(subset=['FirstName']) 12、 生成 # 数据转换,可以理解成运算 #...df1.withColumn('Initial', df1.LastName.substr(1,1)).show() # 4.顺便增加一 from pyspark.sql.functions import

10.4K10

Spark Extracting,transforming,selecting features

,输出一个单向量,该包含输入列每个值所有组合乘积; 例如,如果你有2个向量,每一个都是3维,那么你将得到一个9维(3*3排列组合)向量作为输出列; 假设我们有下列包含vec1和vec2两...WHERE __THIS__“,用户还可以使用Spark SQL内建函数或者UDF来操作选中,例如SQLTransformer支持下列用法: SELECT a, a+b AS a_b FROM __...THIS__ SELECT a, SQRT(B) AS b_sqrt FROM __THIS__ WHERE a > 5 SELECT a, b, SUM(c) AS c_sum FROM __THIS...,a均值为3,b均值为4,转换后,a和b中NaN被3和4替换得到: a b out_a out_b 1.0 Double.NaN 1.0 4.0 2.0 Double.NaN 2.0 4.0...,这对于对向量做特征提取很有用; VectorSlicer接收包含指定索引向量,输出新向量向量元素是通过这些索引指定选择,有两种指定索引方式: 通过setIndices()方法以整数方式指定下标

21.8K41

包含索引:SQL Server索引进阶 Level 5

包括 在非聚集索引中但不属于索引键称为包含。 这些不是键一部分,因此不影响索引中条目的顺序。 而且,正如我们将会看到那样,它们比键造成开销更少。...创建非聚集索引时,我们指定了与键分开包含; 如清单5.1所示。...确定索引是否是索引键一部分,或只是包含,不是您将要做最重要索引决定。也就是说,频繁出现在SELECT列表中但不在查询WHERE子句中最好放在索引包含部分。...为了说明在索引中包含潜在好处,我们将查看两个针对SalesOrderDetailtable查询,每个查询我们将执行三次,如下所示: 运行1:没有非聚集索引 运行2:使用不包含非聚簇索引(只有两个关键...我们必须过滤最右边搜索键ModifiedDate; 而不是最左边ProductID。 查询如清单5.4所示。

2.3K20

GROUP BY 后 SELECT 限制:which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause

GROUP BY 后 SELECT 限制 标准 SQL 规定,在对表进行聚合查询时候,只能在 SELECT 子句中写下面 3 种内容:通过 GROUP BY 子句指定聚合键、聚合函数(SUM 、...0,产生一个warning; 2、Out Of Range,变成插入最大边界值; 3、当要插入行中,不包含其定义中没有显式DEFAULT子句非NULL值时,该列缺少值; 解决步骤 MySQL...a ≠ {a}   这两个层级区别分别对应着 SQL 中 WHERE 子句和 HAVING 子句区别。...WHERE 子句用于处理"行"这种 0 阶对象,而 HAVING 子句用来处理"集合"这种 1 阶对象。...SELECT 子句中不能直接引用原表中原因;   3、一般来说,单元素集合属性和其唯一元素属性是一样

3K50

PySpark整合Apache Hudi实战

插入数据 生成一些行程数据,加载到DataFrame中,并将DataFrame写入Hudi表 # pyspark inserts = sc...., begin_lon, begin_lat, ts from hudi_trips_snapshot where fare > 20.0").show() spark.sql("select _hoodie_commit_time...更新数据 与插入数据类似,还是使用DataGenerator生成更新数据,然后使用DataFrame写入Hudi表。 # pyspark updates = sc....每个写操作都会生成一个由时间戳表示commit 。 5. 增量查询 Hudi提供了增量拉取能力,即可以拉取从指定commit时间之后变更,如不指定结束时间,那么将会拉取最新变更。...删除数据 删除传入HoodieKey集合,注意:删除操作只支持append模式 # pyspark # fetch total records count spark.sql("select uuid

1.7K20

基于PySpark流媒体用户流失预测

如果一家音乐流媒体企业提前准确地识别出这些用户,他们就可以为他们提供折扣或其他类似的激励措施,从而拯救公司数百万收入。 众所周知,获得一个客户比留住一个现有客户要昂贵得多。...整个数据集由大约2600万行/日志组成,而子集包含286500行。 完整数据集收集22277个不同用户日志,而子集仅涵盖225个用户活动。...子集数据集包含58300个免费用户和228000个付费用户。两个数据集都有18,如下所示。...下面一节将详细介绍不同类型页面 「page」包含用户在应用程序中访问过所有页面的日志。...构建特征,例如歌曲收听会话平均长度、跳过或部分收听歌曲比率等。

3.3K41

前端也该知道,除了 select 、 from 、 where 之外另外几个重要数据库操作

由于自己数据库知识还停留在大学时期,对仅存 select 、 from 、 where 这几个关键字印象,稍微复杂一点操作就又要一直检索查。。。...现在生成数据成本太低,分析数据、提取有效数据成本太高 ---- select 、 from 、 where 这几个不说了。。。...它允许你把两个或多个表中数据组合在一起,以便查询所需数据。 这种连接方式通常是通过两个表中共同字段来完成,也就是说,在两个表中都具有相同值。这个字段被称为关联字段。...= orders.customer_id WHERE customers.name LIKE '张%'; ---- 因为查询需求有时是:查询之后要创建一件表来存,所以也有创建需求等等; CREATE...new_orders 数据表,其中包含与 orders 表中所有字段相同内容。

57020

独家 | PySpark和SparkSQL基础:如何利用Python编程执行Spark(附代码)

5.1、“Select”操作 可以通过属性(“author”)或索引(dataframe[‘author’])来获取。...('new_column', F.lit('This is a new column')) display(dataframe) 在数据集结尾已添加 6.2、修改 对于新版DataFrame API...10、缺失和替换值 对每个数据集,经常需要在数据预处理阶段将已存在值替换,丢弃不必要,并填充缺失值。pyspark.sql.DataFrameNaFunction库帮助我们在这一方面处理数据。...使用repartition(self,numPartitions)可以实现分区增加,这使得RDD获得相同/更高分区数。...分区缩减可以用coalesce(self, numPartitions, shuffle=False)函数进行处理,这使得RDD有一个减少了分区数(它是一个确定值)。

13.4K21

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
    领券