在Pyspark中使用when条件的Groupby_Pyspark中的多个WHEN条件实现_Pyspark:在groupBy之后删除列条件中的行 - 腾讯云开发者社区

背景在使用ansible编写playbook的过程中，我们发现在安装某服务时，例如部署fastdfs分布式存储时，有的机器需要启动tracker和storage两个服务，有的机器只需要启动一个服务即可...，它们需要的配置不同，我们要根据不同的机器来做不同的判断，来分发不同的配置文件，这时就会用到when来做判断了，并且我们还要使用jinja2的循环条件控制语句，还要在ansible的清单文件中设置好变量...become: true 我们在日常的部署中，这种使用方法能帮我们大大的提高playbook的执行效率针对不同的主机来做判断，如果满足条件，则执行任务，不满足直接略过 - name: Copy...: fdfs_role == 'tracker' become: true 这里我们自定义了一个变量fdfs_role，该变量是定义在清单文件中的，如下： [fdfs] 10.0.3.115 10.0.3.116...，when执行的判断是当fdfs_role为tracker时，才去执行此任务，简而言之就是满足条件才会执行，这对我们非常有用，例如在部署mysql集群时，我们需要对数据库执行授权操作，当然，授权操作主库和从库都要进行

6103 0

SQL中的CASE WHEN使用

SQL中的CASE WHEN使用 Case具有两种格式。简单Case函数和Case搜索函数。...4’ ELSE NULL END; 二，用一个SQL语句完成不同条件的分组。...三，在Check中使用Case函数。在Check中使用Case函数在很多情况下都是非常不错的解决方法。...可能有很多人根本就不用Check，那么我建议你在看过下面的例子之后也尝试一下在SQL中使用Check。下面我们来举个例子公司A，这个公司有个规定，女职员的工资必须高于1000块。...> 1000 ) 女职员的条件倒是符合了，男职员就无法输入了

2.1K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

PySpark在windows下的安装及使用

文件才行图片下载地址：https://github.com/steveloughran/winutils使用了和hadoop相近的版本，测试没问题直接复制替换图片再次测试：spark-shell图片五、...pyspark使用# 包的安装pip install pyspark -i https://pypi.doubanio.com/simple/pyspark测试使用from pyspark import..." # 单机模式设置'''local: 所有计算都运行在一个线程当中，没有任何并行计算，通常我们在本机执行一些测试代码，或者练手，就用这种模式。...local[K]: 指定使用几个线程来运行计算，比如local[4]就是运行4个worker线程。...Process finished with exit code 0注：pyspark保存文件的时候目录不能存在！！要不然会报错说目录已经存在，要记得把文件夹都删掉！

1.2K1 0

pyspark在windows的安装和使用（超详细）

本文主要介绍在win10上如何安装和使用pyspark，并运行经典wordcount示例，以及分享在运行过程中遇到的问题。 1....这里建议使用conda建新环境进行python和依赖库的安装注意python版本不要用最新的3.11 否则再后续运行pyspark代码，会遇到问题：tuple index out of range https...://stackoverflow.com/questions/74579273/indexerror-tuple-index-out-of-range-when-creating-pyspark-dataframe...hadoop的安装和配置 4.1 hadoop安装下载链接：https://hadoop.apache.org/releases.html 如果解压遇到权限问题，需要使用管理员身份运行： 4.2...，需要进行环境配置，以及在环境在环境变量中，记得将spark和hadoop的环境变量也加入图片参考 https://yxnchen.github.io/technique/Windows%E5%

6.1K16 2

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

在这篇文章中，处理数据集时我们将会使用在PySpark API中的DataFrame操作。...在本文的例子中，我们将使用.json格式的文件，你也可以使用如下列举的相关读取函数来寻找并读取text，csv，parquet文件格式。...5.2、“When”操作在第一个例子中，“title”列被选中并添加了一个“when”条件。...= 'ODD HOURS', 1).otherwise(0)).show(10) 展示特定条件下的10行数据在第二个例子中，应用“isin”操作而不是“when”，它也可用于定义一些针对行的条件。...(10) 作者被以出版书籍的数量分组 9、“Filter”操作通过使用filter()函数，在函数内添加条件参数应用筛选。

13.3K2 1

PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。...随机抽样有两种方式，一种是在HIVE里面查数随机；另一种是在pyspark之中。...)联合使用：那么：当满足条件condition的指赋值为values1,不满足条件的则赋值为values2....explode方法　　下面代码中，根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中，如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3_" ){time: String...中，我们也可以使用SQLContext类中 load/save函数来读取和保存CSV文件： from pyspark.sql import SQLContext sqlContext = SQLContext

29.9K1 0

python中fillna_python – 使用groupby的Pandas fillna

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。我试图使用具有相似列值的行来估算值....’]和[‘two’]的键,这是相似的,如果列[‘three’]不完全是nan,那么从列中的值为一行类似键的现有值’3′] 这是我的愿望结果 one | two | three 1 1 10 1 1 10...我尝试过使用groupby fillna() df[‘three’] = df.groupby([‘one’,’two’])[‘three’].fillna() 这给了我一个错误....我尝试了向前填充,这给了我相当奇怪的结果,它向前填充第2列.我正在使用此代码进行前向填充. df[‘three’] = df.groupby([‘one’,’two’], sort=False)[‘three...解决方法: 如果每组只有一个非NaN值,则每组使用ffill(向前填充)和bfill(向后填充),因此需要使用lambda： df[‘three’] = df.groupby([‘one’,’two’]

1.7K3 0

Power Pivot中筛选条件的使用

(一) 定义在Power Pivot中，在大部分时间里，筛选是作为一个主要的功能运用到各个地方，筛选上下文，行上下文都和筛选相关。 (二) 可能涉及的函数 Filter 含义：根据条件筛选。...All 含义：忽略指定的维度条件。 AllExpect 含义：忽略除保留维度外的其他条件。 Calculate 含义：根据条件进行计算。大部分的筛选器最终需要与本函数进行组合运算。...,filter('表'="张三")) 我们先来看下几个计算的差异（数据透视表）：行标签固定条件求和筛选条件求和忽略条件求和忽略多条件求和李四 100 100 王五 100 100 张三...涉及上下文忽略条件求和在筛选时忽略字段筛选如果全部忽略相当于不涉及上下文，也就和固定条件求和一样 ---- 忽略多条件求和，因为calculate本身不存在绝对的筛选，所以条件all不产生作用，所以函数...在使用忽略函数的时候，要根据被筛选filter里面的实际筛选条件来定义，所以忽略学科和忽略学科除外都是错误的。因为filter函数内部没有进行学科的实际筛选。也就不存在忽略的问题。 (四)总结 ?

4.6K2 0

Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作

2.宽操作二.常见的转换操作表 & 使用例子 0.创建一个示例rdd, 后续的例子基本以此例展开 1....常见的执行宽操作的一些方法是：groupBy(), groupByKey(), join(), repartition() 等二.常见的转换操作表 & 使用例子 0.创建一个示例rdd, 后续的例子基本以此例展开...union函数，就是将两个RDD执行合并操作; pyspark.RDD.union 但是pyspark中的union操作似乎不会自动去重，如果需要去重就使用后面讲的distinct # the example...() 中的是确定分组的【键】，这个意思是什么 groupby_rdd_2 = flat_rdd_test.groupBy(lambda x: x[0]==10) print("groupby_2_明文\...key，作为分组的条件，（要么就重新产生，要么就拿现有的值） 7.sortBy(,ascending=True, numPartitions=None) 将RDD按照参数选出的指定数据集的键进行排序

1.9K2 0

shell 脚本中 if 各种条件判断的使用

1. if 在shell中语法格式1.1 if-elif-else语法格式if [ command ];thenelif [ command ];thenelsefi1.2 if-else语法格式if...$str1 ];then echo "${str1} 不是空的"fiif [ $str1 ];then echo "${str1} 不是空的"fi运行结果：小明和小明是相等的小明和...小红是不相等的是空的小明不是空的小明不是空的3....-gt检测左边的数是否大于右边的，如果是，则返回 true。[ $a -gt $b ] 返回 false。-lt检测左边的数是否小于右边的，如果是，则返回 true。...-ge检测左边的数是否大于等于右边的，如果是，则返回 true。[ $a -ge $b ] 返回 false。-le检测左边的数是否小于等于右边的，如果是，则返回 true。

2K6 0

pyspark之dataframe操作

14、when操作 1、连接本地spark import pandas as pd from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession...# 选择一列的几种方式，比较麻烦，不像pandas直接用df['cols']就可以了 # 需要在filter,select等操作符中才能使用 color_df.select('length').show...方法 #如果a中值为空，就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁，用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first...('length').count().show() # 分组计算2：应用多函数 import pyspark.sql.functions as func color_df.groupBy("color...操作 from pyspark.sql.functions import when # 1.case when age=2 then 3 else 4 df.select(when(df['age']

10.4K1 0

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

注：由于Spark是基于scala语言实现，所以PySpark在变量和函数命名中也普遍采用驼峰命名法（首单词小写，后面单次首字母大写，例如someFunction），而非Python中的蛇形命名（各单词均小写...SQL中实现条件过滤的关键字是where，在聚合后的条件中则是having，而这在sql DataFrame中也有类似用法，其中filter和where二者功能是一致的：均可实现指定条件过滤。...pandas.DataFrame中类似的用法是query函数，不同的是query()中表达相等的条件符号是"=="，而这里filter或where的相等条件判断则是更符合SQL语法中的单等号"="。...这里补充groupby的两个特殊用法： groupby+window时间开窗函数时间重采样，对标pandas中的resample groupby+pivot实现数据透视表操作，对标pandas中的pivot_table...，无需全部记忆，仅在需要时查找使用即可。

9.9K2 0

大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

', 'salary']df[columns_subset].head()df.loc[:, columns_subset].head() PySpark在 PySpark 中，我们需要使用带有列名列表的...条件选择 PandasPandas 中根据特定条件过滤数据/选择数据的语法如下：# First methodflt = (df['salary'] >= 90_000) & (df['state'] =...在 Spark 中，使用 filter方法或执行 SQL 进行数据选择。...apply函数完成，但在PySpark 中我们可以使用udf（用户定义的函数）封装我们需要完成的变换的Python函数。...另外，大家还是要基于场景进行合适的工具选择：在处理大型数据集时，使用 PySpark 可以为您提供很大的优势，因为它允许并行计算。如果您正在使用的数据集很小，那么使用Pandas会很快和灵活。

8K7 1

mybatis 中 Example 的使用：条件查询、排序、分页

example = new Example(RepaymentPlan.class); // 排序 example.orderBy("id"); // 条件查询...PageHelper 使用详解见文章：分页插件pageHelpler的使用（ssm框架中）服务器端分页 3....更多关于 Example 的使用说明见文章： java 查询功能实现的八种方式 MyBatis : Mapper 接口以及 Example 使用实例、详解 4....------------------------------------------------- 2019.5.13 后记： 1）分页的写法下图中黄框中的写法运行比红框中快，不知道是不是插件本身也会有费时...2）再补充一种分页方式，mybatis 自带的 RowBounds： public List listRepayPlan(int start) { // 查询所有未还款结清且应还日期小于当前时间的账单

28.4K4 2

在 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种方法

本文介绍 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种不同方法。...= 'Emma'), 'name_match'] = 'Mismatch' print (df) 查询结果如下：在原始DataFrame列上应用 IF 条件上面的案例中，我们学习了如何在新增列中应用...IF 条件，有时你可能会遇到将结果存储到原始DataFrame列中的需求。...`set_of_numbers`: [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,0,0] 计划应用以下 IF 条件，然后将结果存储在现有的set_of_numbers列中: 如果数字等于0，将该列数字调整为...在另一个实例中，假设有一个包含 NaN 值的 DataFrame。

8K3 0

基于PySpark的流媒体用户流失预测

定义客户流失变量：1—在观察期内取消订阅的用户，0—始终保留服务的用户由于数据集的大小，该项目是通过利用apache spark分布式集群计算框架，我们使用Spark的Python API，即PySpark...下面一节将详细介绍不同类型的页面「page」列包含用户在应用程序中访问过的所有页面的日志。...添加到播放列表中的歌曲个数，降级的级数，升级的级数，主页访问次数，播放的广告数，帮助页面访问数，设置访问数，错误数「nact_recent」，「nact_oldest」：用户在观察窗口的最后k天和前k...为了进一步降低数据中的多重共线性，我们还决定在模型中不使用nhome_perh和nplaylist_perh。...6，7] 树个数（树个数，默认值=20）：[20，40] 梯度增强树GB分类器 maxDepth（最大树深度，默认值=5）：[4，5] maxIter（最大迭代次数，默认值=20）：[20，100] 在定义的网格搜索对象中

3.3K4 0

PySpark入门级学习教程，框架思维（中）

上一节的可点击回顾下哈。《PySpark入门级学习教程，框架思维（上）》 ? Spark SQL使用在讲Spark SQL前，先解释下这个模块。...创建SparkDataFrame 开始讲SparkDataFrame，我们先学习下几种创建的方法，分别是使用RDD来创建、使用python的DataFrame来创建、使用List来创建、读取数据文件来创建...使用RDD来创建主要使用RDD的toDF方法。...首先我们这小节全局用到的数据集如下： from pyspark.sql import functions as F from pyspark.sql import SparkSession # SparkSQL...Column.otherwise(value) # 与when搭配使用，df.select(df.name, F.when(df.age > 3, 1).otherwise(0)).show() Column.rlike

4.3K3 0

分布式机器学习原理及实战(Pyspark)

大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。...PySpark是Spark的Python API，通过Pyspark可以方便地使用 Python编写 Spark 应用程序，其支持了Spark 的大部分功能，例如 Spark SQL、DataFrame...相比于mllib在RDD提供的基础操作，ml在DataFrame上的抽象级别更高，数据和操作耦合度更低。注：mllib在后面的版本中可能被废弃，本文示例使用的是ml库。...分布式机器学习原理在分布式训练中，用于训练模型的工作负载会在多个微型处理器之间进行拆分和共享，这些处理器称为工作器节点，通过这些工作器节点并行工作以加速模型训练。...PySpark项目实战注：单纯拿Pyspark练练手，可无需配置Pyspark集群，直接本地配置下单机Pyspark，也可以使用线上spark集群(如: community.cloud.databricks.com

3.5K2 0

SQL HAVING 子句详解：在 GROUP BY 中更灵活的条件筛选

SQL HAVING子句 HAVING子句被添加到SQL中，因为WHERE关键字不能与聚合函数一起使用。...SQL ANY 运算符 ANY 运算符返回布尔值作为结果，如果子查询值中的任何一个满足条件，则返回 TRUE。ANY 意味着如果对范围内的任何值进行操作为真，则条件将为真。...(SELECT ProductID FROM OrderDetails WHERE Quantity > 1000); SQL ALL 运算符 ALL 运算符返回布尔值作为结果，如果子查询值中的所有值都满足条件...ALL 意味着只有当范围内的所有值都为真时，条件才为真。...使用 SELECT 的 ALL 语法 SELECT ALL column_name(s) FROM table_name WHERE condition; 使用 WHERE 或 HAVING 的 ALL

2311 0

使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API，由Spark使用Arrow传输数据，使用Pandas处理数据。...要使用groupBy().apply()，需要定义以下内容：定义每个分组的Python计算函数，这里可以使用pandas包或者Python自带方法。...此外，在应用该函数之前，分组中的所有数据都会加载到内存，这可能导致内存不足抛出异常。下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。...Grouped aggregate Panda UDF常常与groupBy().agg()和pyspark.sql.window一起使用。它定义了来自一个或多个的聚合。...下面的例子展示了如何使用这种类型的UDF来计算groupBy和窗口操作的平均值： from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType

7K2 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

playbook中when的使用

SQL中的CASE WHEN使用

PySpark在windows下的安装及使用

pyspark在windows的安装和使用（超详细）

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

PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

python中fillna_python – 使用groupby的Pandas fillna

Power Pivot中筛选条件的使用

Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作

shell 脚本中 if 各种条件判断的使用

pyspark之dataframe操作

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

mybatis 中 Example 的使用：条件查询、排序、分页

在 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种方法

基于PySpark的流媒体用户流失预测

PySpark入门级学习教程，框架思维（中）

分布式机器学习原理及实战(Pyspark)

SQL HAVING 子句详解：在 GROUP BY 中更灵活的条件筛选

使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐