pyspark的dataframe保留某几列的几种方式有什么
时间: 2023-11-22 14:51:54 浏览: 41
答案:保留dataframe中的某几列的几种方式有以下几种:
1. 使用select函数:使用select函数可以选择保留的列,并返回一个新的dataframe。
```python
df_new = df.select(col1, col2, col3)
```
2. 使用drop函数:使用drop函数可以删除不需要的列,返回一个新的dataframe。
```python
df_new = df.drop(col4, col5)
```
3. 使用withColumn函数:使用withColumn函数可以添加新列或替换现有列,返回一个新的dataframe。可以使用lit()函数来添加常量列。
```python
df_new = df.withColumn(col6, lit('constant_value'))
```
4. 使用selectExpr函数:使用selectExpr函数可以在一行代码中完成多个列的选择和转换,并返回一个新的dataframe。
```python
df_new = df.selectExpr("col1", "col2 as alias_col2", "col3 + col4 as new_col")
```
相关问题
pyspark的dataframe如何过滤几列
您可以使用select()方法选择需要的列,然后使用filter()方法进行过滤,例如:
```python
from pyspark.sql.functions import col
# 假设有一个dataframe df,包含三列:col1, col2, col3
df_filtered = df.select("col1", "col3").filter(col("col2") > 0)
```
这将选择col1和col3列,并过滤掉col2列中小于或等于0的记录。
请注意,您需要首先导入col()函数才能使用它。
取dataframe的某几列
可以使用 Pandas 中的 loc 或 iloc 方法来取 DataFrame 的某几列。下面是两种方法的示例代码:
1. 使用 loc 方法:loc 方法根据标签取 DataFrame 的某几列,可以使用切片语法或列表语法来选择多个列。示例代码如下:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6], "C": [7, 8, 9]})
# 使用 loc 方法取 A 和 B 两列
df_ab = df.loc[:, ["A", "B"]]
print(df_ab)
```
输出:
```
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
```
2. 使用 iloc 方法:iloc 方法根据位置取 DataFrame 的某几列,可以使用切片语法或列表语法来选择多个列。示例代码如下:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6], "C": [7, 8, 9]})
# 使用 iloc 方法取第一列和第三列
df_ac = df.iloc[:, [0, 2]]
print(df_ac)
```
输出:
```
A C
0 1 7
1 2 8
2 3 9
```