df.selectExpr("std(FG) as stdFG").collect()(0).getDouble(0)转换为sparkSession.sql
时间: 2024-05-16 16:13:19 浏览: 9
可以使用以下代码将该语句转换为使用Spark SQL的方式:
```
sparkSession.sql("SELECT STD(FG) as stdFG FROM df").collect()(0).getDouble(0)
```
其中,`df`是一个DataFrame对象,`sparkSession`是一个SparkSession对象。该代码将计算DataFrame `df` 中 `FG` 列的标准差,并将结果保存为名为 `stdFG` 的列。然后,使用`collect()`方法将结果转换为一个包含单个行的DataFrame对象,并使用`getDouble(0)`方法获取第一行第一列的值,即标准差。
相关问题
python3判断spark.sql().collect()是否为空
在Python3中,可以使用len()函数来判断collect()返回的数据集是否为空。示例如下:
```
result = spark.sql("SELECT * FROM table_name").collect()
if len(result) == 0:
print("数据集为空")
else:
for row in result:
print(row)
```
在这个示例中,使用Spark SQL查询数据表并将结果集收集到本地变量result中。如果结果集为空,则打印一条消息。否则,遍历结果集并打印每行记录。
python 中 spark.sql().collect()
在 Python 中使用 PySpark 的时候,我们可以使用 `spark.sql()` 方法来执行 SQL 查询。`spark.sql()` 方法返回一个 `DataFrame` 对象,该对象代表了查询的结果集。如果我们想将结果集以 Python 的数据结构的形式返回,可以使用 `collect()` 方法。`collect()` 方法将会把 `DataFrame` 中的所有数据都读取到 Python 中的一个列表中。这种方法适用于查询结果集较小的情况,因为将所有结果都读取到内存中可能会导致内存不足的问题。
以下是一个示例:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()
# 创建一个 DataFrame
df = spark.read.format("csv").option("header", True).load("data.csv")
# 执行 SQL 查询
result_df = spark.sql("SELECT * FROM table WHERE column = value")
# 将结果集以 Python 的列表的形式返回
result_list = result_df.collect()
```
在这个例子中,我们首先使用 `SparkSession` 对象创建了一个 Spark 应用程序。然后,我们使用 `spark.read()` 方法从 CSV 文件中读取数据,并创建了一个 `DataFrame` 对象。接下来,我们使用 `spark.sql()` 方法执行了一个 SQL 查询,并将结果保存到一个新的 `DataFrame` 对象中。最后,我们使用 `collect()` 方法将结果集以 Python 的列表的形式返回。
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