扩展Spark DataFrame中的数据子集可以通过以下几种方式实现:
df_subset = df.select("A", "B")
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df_subset = df.filter(df["A"] > 10)
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from pyspark.sql.functions import col
df_subset = df.withColumn("sum", col("A") + col("B"))
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df_subset = df.groupBy("A").agg({"B": "avg"})
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df_subset = df1.join(df2, df1["A"] == df2["A"], "inner")
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总结:扩展Spark DataFrame中的数据子集可以通过选择特定列、过滤行、添加新列、进行聚合操作或连接多个DataFrame来实现。以上是一些常见的方法,具体应根据实际需求选择合适的方法。腾讯云的数据仓库 ClickHouse 是一个推荐的产品,它提供了高性能的数据存储和分析能力,适用于大规模数据处理和分析场景。
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