spark中从店铺 URL 中提取 ID 加到数据第 1 列
时间: 2024-03-14 07:43:02 浏览: 21
可以使用Spark的DataFrame API和正则表达式来实现从店铺URL中提取ID并加到数据的第一列。
假设数据已经读入为一个DataFrame,并且店铺URL保存在名为“url”的列中,可以使用以下代码:
```python
from pyspark.sql.functions import regexp_extract
df = df.withColumn("id", regexp_extract(df["url"], r"\d+", 0))
```
这里使用了Spark的`regexp_extract`函数来从URL中提取数字ID,然后将其添加为新的列“id”。
如果需要将“id”列放到第一列,可以使用以下代码:
```python
df = df.select("id", *[col for col in df.columns if col != "id"])
```
这里使用了Spark的`select`函数来重新排列列的顺序。首先选择“id”列,然后选择除了“id”列以外的所有列。
相关问题
spark中计算10列数据的最大值
要计算Spark DataFrame中多个列的最大值,可以使用`agg`函数和`max`函数,对每个列分别进行聚合计算。下面是一个示例代码:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import max
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25, 160), ("Bob", 30, 170), ("Charlie", 35, 180)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Height"])
# 指定需要计算最大值的列
columns = ["Age", "Height"]
# 计算指定列的最大值
max_values = df.agg(*[max(col).alias(col) for col in columns]).first()
# 打印每个列的最大值
for col in columns:
max_value = max_values[col]
print("列 {} 的最大值: {}".format(col, max_value))
```
在上面的代码中,我们首先导入了必要的模块,并创建了一个SparkSession。然后,我们创建了一个示例的DataFrame,其中包含三列:Name、Age和Height。接下来,我们指定了需要计算最大值的列,这里是Age和Height。然后,使用`agg`函数和`max`函数对每个列进行聚合计算,并将结果存储在`max_values`中。最后,我们遍历每个列,打印出相应的最大值。
请注意,这只是一个简单的示例,实际使用时需要根据具体的数据结构和需求进行相应的调整。同时,可以根据需要添加更多的列到`columns`列表中。
spark 读取数据中有列分隔符的数据集
如果数据集中有列分隔符,可以使用 Spark 的 `text()` 方法读取数据,并使用 `map()` 方法将每一行数据拆分成列,然后将结果转换为 DataFrame。以下是一个示例代码:
```python
# 读取数据
rdd = spark.sparkContext.textFile("data.txt")
# 将每一行数据拆分成列
rdd = rdd.map(lambda x: x.split("|"))
# 将结果转换为 DataFrame
df = rdd.toDF(["col1", "col2", "col3"])
```
在这个示例中,我们假设数据集中的列分隔符是 `|`。你可以根据实际情况修改代码中的列分隔符。