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

如果列不包含字符串,则使用Pyspark筛选器dataframe

Pyspark是Apache Spark的Python API,它提供了一种用于处理大规模数据集的高级编程接口。在Pyspark中,可以使用筛选器(filter)函数来对DataFrame进行筛选操作。

如果要在Pyspark中使用筛选器来过滤不包含特定字符串的数据,可以使用~运算符和like函数来实现。具体步骤如下:

  1. 导入必要的模块和函数:
代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
复制
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  1. 创建DataFrame对象:
代码语言:txt
复制
data = [("apple",), ("banana",), ("orange",), ("grape",)]
df = spark.createDataFrame(data, ["fruit"])
  1. 使用筛选器过滤不包含特定字符串的数据:
代码语言:txt
复制
filtered_df = df.filter(~col("fruit").like("%str%"))

上述代码中,col("fruit")表示对"fruit"列进行操作,like("%str%")表示匹配包含"str"字符串的数据。~运算符用于取反,即排除包含"str"字符串的数据。

  1. 查看过滤后的结果:
代码语言:txt
复制
filtered_df.show()

答案中提到的Pyspark筛选器DataFrame的方法可以用于处理大规模数据集,适用于需要对数据进行筛选和过滤的场景。腾讯云提供了云原生数据库TDSQL和云数据库CDB等产品,可以用于存储和管理大规模数据集。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云相关产品的信息:

请注意,以上答案仅供参考,具体的解决方案可能因实际需求和环境而异。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

PySparkDataFrame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。...- 4.4 【Map和Reduce应用】返回类型seqRDDs ---- -------- 5、删除 -------- -------- 6、去重 -------- 6.1 distinct:返回一个包含重复记录的...)联合使用: 那么:当满足条件condition的指赋值为values1,不满足条件的赋值为values2....(pandas_df) 转化为pandas,但是该数据要读入内存,如果数据量大的话,很难跑得动 两者的异同: Pyspark DataFrame是在分布式节点上运行一些数据操作,而pandas是不可能的...; Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢,没有Pandas那么及时反映; Pyspark DataFrame的数据框是不可变的,不能任意添加,只能通过合并进行; pandas比Pyspark

30.1K10

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

功能也几乎恰是这样,所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧,学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。...Window:用于实现窗口函数功能,无论是传统关系型数据库SQL还是数仓Hive中,窗口函数都是一个大杀PySpark SQL自然也支持,重点是支持partition、orderby和rowsBetween...:删除指定 最后,再介绍DataFrame的几个通用的常规方法: withColumn:在创建新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的列名(若当前已有执行修改,否则创建新...基础上增加或修改一,并返回新的DataFrame(包括原有其他),适用于仅创建或修改单列;而select准确的讲是筛选,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新,返回一个筛选的...DataFrame,而且是筛选多少列就返回多少列,适用于同时创建多的情况(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select) show:将DataFrame显示打印 实际上show

10K20

Spark SQL实战(04)-API编程之DataFrame

3 数据分析选型:PySpark V.S R 语言 数据规模:如果需要处理大型数据集,使用PySpark更为合适,因为它可以在分布式计算集群上运行,并且能够处理较大规模的数据。...熟练程度:如果你或你的团队已经很熟悉Python,那么使用PySpark也许更好一些,因为你们不需要再去学习新的编程语言。相反,如果已经对R语言很熟悉,那么继续使用R语言也许更为方便。...在使用许多Spark SQL API的时候,往往需要使用这行代码将隐式转换函数导入当前上下文,以获得更加简洁和易于理解的代码编写方式。 如果导入会咋样 如果导入spark.implicits...._,这些隐式转换函数无法被自动引入当前上下文,就需要手动地导入这些函数,这样会使编码变得比较麻烦。 例如,在进行RDD和DataFrame之间的转换时,如果导入spark.implicits....案例 people.select($"name").show() 如果导入 spark.implicits._,则可以手动创建一个 Column 对象来进行筛选操作。

4.1K20

PySpark UD(A)F 的高效使用

举个例子,假设有一个DataFrame df,它包含10亿行,带有一个布尔值is_sold,想要过滤带有sold产品的行。...利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串,所以可以使用pandas_udf装饰。...在UDF中,将这些转换回它们的原始类型,并进行实际工作。如果想返回具有复杂类型的,只需反过来做所有事情。...不同之处在于,对于实际的UDF,需要知道要将哪些转换为复杂类型,因为希望避免探测每个包含字符串。在向JSON的转换中,如前所述添加root节点。...如果的 UDF 删除或添加具有复杂数据类型的其他必须相应地更改 cols_out。

19.5K31

Spark Extracting,transforming,selecting features

,实际就是将字符串与数字进行一一对应,不过这个的对应关系是字符串频率越高,对应数字越小,因此出现最多的将被映射为0,对于未见过的字符串标签,如果用户选择保留,那么它们将会被放入数字标签中,如果输入标签是数值型...,会被强转为字符串再处理; 假设我们有下面这个包含id和category的DataFrame: id category 0 a 1 b 2 c 3 a 4 a 5 c category是字符串列,包含...,输出一个单向量,该包含输入列的每个值所有组合的乘积; 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的排列组合)的向量作为输出列; 假设我们有下列包含vec1和vec2两的...; 假设我们有包含userFeaturesDataFrame: userFeatures [0.0, 10.0, 0.5] userFeatures是一个包含3个用户特征的向量,假设userFeatures...,字符串输入列会被one-hot编码,数值型会被强转为双精度浮点,如果标签字符串,那么会首先被StringIndexer转为double,如果DataFrame中不存在标签,输出标签会被公式中的指定返回变量所创建

21.8K41

独家 | 一文读懂PySpark数据框(附实例)

它是多行结构,每一行又包含了多个观察项。同一行可以包含多种类型的数据格式(异质性),而同一只能是同种类型的数据(同质性)。数据框通常除了数据本身还包含定义数据的元数据;比如,和行的名字。...描述指定 如果我们要看一下数据框中某指定的概要信息,我们会用describe方法。这个方法会提供我们指定的统计概要信息,如果没有指定列名,它会提供这个数据框对象的统计信息。 5....查询多 如果我们要从数据框中查询多个指定,我们可以用select方法。 6. 查询不重复的多组合 7. 过滤数据 为了过滤数据,根据指定的条件,我们使用filter命令。...筛选数据 3. 分组数据 GroupBy 被用于基于指定的数据框的分组。...原文标题:PySpark DataFrame Tutorial: Introduction to DataFrames 原文链接:https://dzone.com/articles/pyspark-dataframe-tutorial-introduction-to-datafra

6K10

pysparkdataframe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、 生成新 13、行的最大最小值...的一些使用 # 查看的类型 ,同pandas color_df.dtypes # [('color', 'string'), ('length', 'bigint')] # 查看有哪些 ,同pandas...# 1.的选择 # 选择一的几种方式,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...= df.drop(*columns_to_drop) #增加一 from pyspark.sql.functions import lit color_df.withColumn('newCol...,去重 df1.dropDuplicates(subset=['FirstName']).show() # pandas的方法 df=pd.DataFrame(authors, columns=["

10.4K10

大数据开发!Pandas转spark无痛指南!⛵

iloc对行进行筛选:# 头2行df.iloc[:2].head() PySpark在 Spark 中,可以像这样选择前 n 行:df.take(2).head()# 或者df.limit(2).head...我们使用 reduce 方法配合unionAll来完成多个 dataframe 拼接:# pyspark拼接多个dataframefrom functools import reducefrom pyspark.sql...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一进行统计计算的方法,可以轻松对下列统计值进行统计计算:元素的计数列元素的平均值最大值最小值标准差三个分位数...例如,我们对salary字段进行处理,如果工资低于 60000,我们需要增加工资 15%,如果超过 60000,我们需要增加 5%。...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。

8K71

PySpark 数据类型定义 StructType & StructField

本文中,云朵君将和大家一起学习使用 StructType 和 PySpark 示例定义 DataFrame 结构的不同方法。...PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的,如嵌套结构、数组和映射。...DataFrame.printSchema() StructField--定义DataFrame的元数据 PySpark 提供pyspark.sql.types import StructField...将 PySpark StructType & StructField 与 DataFrame 一起使用 在创建 PySpark DataFrame 时,我们可以使用 StructType 和 StructField...中是否存在 如果要对DataFrame的元数据进行一些检查,例如,DataFrame中是否存在或字段或的数据类型;我们可以使用 SQL StructType 和 StructField 上的几个函数轻松地做到这一点

83430

PySpark |ML(转换

引 言 在PySpark包含了两种机器学习相关的包:MLlib和ML,二者的主要区别在于MLlib包的操作是基于RDD的,ML包的操作是基于DataFrame的。...01 ML简介 在ML包中主要包含了三个主要的抽象类:转换、评估、管道,本文先来介绍第一种抽象类——转换。...02 转换PySpark中,我们通常通过将一个新附加到DataFrame来转换数据。 Binarizer() 用处:根据指定的阈值将连续变量转换为对应的二进制值。...1.2| 1.0| | 1.5| 1.0| | NaN| 2.0| | NaN| 2.0| +------+-------+ RegexTokenizer() 用处:使用正则表达式的字符串分词...-1.1,-3.0,4.5,3.3]|[-1.1,3.3]| +-----------------------+----------+ VectorAssembler() 用处:将多个数字(包括向量)合并为一向量

11.6K20

3万字长文,PySpark入门级学习教程,框架思维

API 和 SQL 写的逻辑,会被Spark优化Catalyst自动优化成RDD,即便写得不好也可能运行得很快(如果是直接写RDD可能就挂了哈哈)。...(*exprs) # 聚合数据,可以写多个聚合方法,如果写groupBy的话就是对整个DF进行聚合 # DataFrame.alias # 设置或者DataFrame别名 # DataFrame.groupBy...如果内存不够存放所有的数据,数据可能就不会进行持久化。使用cache()方法时,实际就是使用的这种持久化策略,性能也是最高的。...DISK_ONLY 使用未序列化的Java对象格式,将数据全部写入磁盘文件中。一般推荐使用。 MEMORY_ONLY_2, MEMORY_AND_DISK_2, 等等....假如某个节点挂掉,节点的内存或磁盘中的持久化数据丢失了,那么后续对RDD计算时还可以使用该数据在其他节点上的副本。如果没有副本的话,就只能将这些数据从源头处重新计算一遍了。一般也推荐使用。 2.

8.7K21

PySpark入门级学习教程,框架思维(中)

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。...API 和 SQL 写的逻辑,会被Spark优化Catalyst自动优化成RDD,即便写得不好也可能运行得很快(如果是直接写RDD可能就挂了哈哈)。...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...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...(*exprs) # 聚合数据,可以写多个聚合方法,如果写groupBy的话就是对整个DF进行聚合 # DataFrame.alias # 设置或者DataFrame别名 # DataFrame.groupBy

4.3K30
领券