pyspark 按值替换
时间: 2023-10-05 13:13:58 浏览: 37
在 PySpark 中,可以使用 `withColumn` 和 `when` 函数来实现按值替换。
例如,假设我们有一个 DataFrame,其中包含一个名为 `score` 的列,我们想要将其中小于等于 60 的值替换为 `Fail`,大于 60 的值替换为 `Pass`:
```python
from pyspark.sql.functions import when
# 创建 DataFrame
df = spark.createDataFrame([(50,), (70,), (80,), (55,), (90,)], ['score'])
# 按值替换
df = df.withColumn('score', when(df['score'] <= 60, 'Fail').otherwise('Pass'))
```
这里,`when` 函数接受一个条件(即小于等于 60),并在满足条件时返回 `Fail`,否则返回 `Pass`。然后,我们使用 `withColumn` 函数将新列重新命名为 `score`,并将其结果保存回原始 DataFrame 中。
相关问题
pyspark 同一列中按值替换
你可以使用 `pyspark.sql.functions.when` 函数来实现按值替换同一列中的数据。具体步骤如下:
1. 导入 `pyspark.sql.functions` 模块。
```python
from pyspark.sql.functions import when
```
2. 使用 `when` 函数和 `otherwise` 函数来实现按值替换。
```python
df = df.withColumn('column_name', when(df.column_name == 'old_value', 'new_value').otherwise(df.column_name))
```
在上述代码中,`df` 是你的数据集,`column_name` 是你想要替换的列名,`old_value` 是要替换的旧值,`new_value` 是替换成的新值。
例如,如果你想要将 `column_name` 列中的所有值为 `0` 的数据替换为 `1`,可以使用以下代码:
```python
df = df.withColumn('column_name', when(df.column_name == 0, 1).otherwise(df.column_name))
```
pyspark 替换
在PySpark中,你可以使用`withColumn`函数来替换DataFrame中的某一列的值。下面是一个示例:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25),
("Bob", 30),
("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])
# 替换值
df = df.withColumn("age", when(col("age") > 30, 0).otherwise(col("age")))
# 显示结果
df.show()
```
输出结果如下:
```
+-------+---+
| name|age|
+-------+---+
| Alice| 25|
| Bob| 30|
|Charlie| 0|
+-------+---+
```
在示例中,我们使用`when`函数和`otherwise`函数来进行条件替换。如果"age"列的值大于30,我们将其替换为0,否则保持不变。使用`withColumn`函数将新的列添加到DataFrame中,并覆盖原有的"age"列。最后,使用`show`方法展示结果。
除了使用`when`和`otherwise`函数,你还可以使用其他的条件函数,例如`case()`函数来进行复杂的条件替换操作。