pyspark split
时间: 2023-05-14 11:04:41 浏览: 74
可以使用 pyspark 中的 split 函数将字符串按照指定的分隔符进行分割,例如:
```
from pyspark.sql.functions import split
# 创建一个 DataFrame
df = spark.createDataFrame([(1, "John,Doe"), (2, "Jane,Smith")], ["id", "name"])
# 使用 split 函数将 name 列按照逗号进行分割
df = df.withColumn("first_name", split(df["name"], ",")[0])
df = df.withColumn("last_name", split(df["name"], ",")[1])
# 显示结果
df.show()
```
输出结果:
```
+---+---------+----------+
| id| name|first_name|last_name|
+---+---------+----------+
| 1| John,Doe| John| Doe|
| 2|Jane,Smith| Jane| Smith|
+---+---------+----------+---------+
```
相关问题
pyspark concat
在PySpark中,使用concat函数可以将多个列的值合为一个列。引用中的示例代码展示了如何使用concat函数。首先,我们需要创建一个SparkSession并读取CSV文件。然后,使用withColumn方法将要拼接的列传递给concat函数,并指定拼接后的新列的名称。最后,使用show方法来展示结果。
以下是一个示例代码:
```
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import concat
spark = SparkSession.builder.master("local").appName("concat_example").getOrCreate()
# 读取CSV文件
df = spark.read.csv("./demo.csv", inferSchema=True, header=True)
# 使用concat函数将gid和score列合并为一个新列
df_concat = df.withColumn("concat_column", concat(df["gid"], df["score"]))
# 展示结果
df_concat.show()
```
执行以上代码后,将会展示包含合并列的数据框。
请注意,示例中的concat函数仅演示了将两列合并为一个新列的情况。如果要合并多个列,只需在concat函数中添加更多的列参数即可。
引用中的代码展示了如何使用split函数将一个包含分隔符的字符串列拆分为多个列。可以将split函数与concat函数一起使用,将多列拆分后再进行合并。
希望这个解答对你有所帮助!<em>1</em><em>2</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pyspark案例系列3-dataframe实现mysql的group_concat功能](https://blog.csdn.net/u010520724/article/details/117218576)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [PySpark 列的合并与拆分](https://blog.csdn.net/Harrytsz/article/details/121505056)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
pyspark 常见命令
pyspark是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架。下面是一些常见的pyspark命令:
1. 读取文件并定义模式:
```
from pyspark.sql.types import StructType, StructField
from pyspark.sql.types import DoubleType, StringType, IntegerType
schema = StructType([
StructField('x1', StringType()),
StructField('x2', DoubleType())
])
xs = spark.read.schema(schema)\
.option('header', 'false')\
.csv(path.format(s3_bucket), sep='\\t')\
.select(*sel_col)
```
2. 查询字段:
```
from pyspark.conf import SparkConf
from pyspark.sql.session import SparkSession
from pyspark.sql.types import Row
spark = SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()).getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
rd = sc.textFile("D:\data\people.txt")
rd2 = rd.map(lambda x: x.split(","))
people = rd2.map(lambda p: Row(name=p[0], age=int(p[1])))
peopleDF = spark.createDataFrame(people)
peopleDF.createOrReplaceTempView("people")
teenagers = spark.sql("SELECT name, age FROM people WHERE name='Andy'")
teenagers.show(5)
teenNames = teenagers.rdd.map(lambda p: p.age).collect()
for name in teenNames:
print(name)
```
3. 添加列:
```
from pyspark.sql.window import Window as W
from pyspark.sql import functions as F
df = df.withColumn('new_col', F.monotonically_increasing_id())\
.withColumn('row_number', F.row_number().over(windowSpec))
```
4. 重命名列:
```
df = df.withColumnRenamed('X1', 'newname')
```
5. 排序/删除列:
```
df.sort('x1').drop('x1')
```