pyspark.sql.functions的lower函数怎么用
时间: 2024-03-15 11:45:44 浏览: 11
pyspark.sql.functions中的lower函数可以将字符串转换为小写字母。其使用方法如下:
``` python
from pyspark.sql.functions import lower
# 示例数据
df = spark.createDataFrame([(1, "Hello World"), (2, "SPARK SQL")], ["id", "text"])
# 将text列转换为小写字母,创建新列lower_text
df = df.withColumn("lower_text", lower(df["text"]))
# 打印转换后的数据
df.show()
```
执行上述代码,输出结果如下:
```
+---+-----------+-----------+
| id| text| lower_text|
+---+-----------+-----------+
| 1|Hello World|hello world|
| 2| SPARK SQL| spark sql|
+---+-----------+-----------+
```
可以看到,lower函数将text列中的字符串转换为小写字母,并创建了一个新的列lower_text。
相关问题
from pyspark.sql.functions里都有哪些函数
`pyspark.sql.functions` 提供了许多 Spark SQL 内置的函数,可以用于 DataFrame 的转换和聚合操作。下面是一些常用的函数:
- 转换函数:`concat()`, `substring()`, `trim()`, `upper()`, `lower()`, `split()`, `regexp_replace()`, `from_unixtime()`, `date_format()`, `when()`, `otherwise()` 等。
- 数学函数:`abs()`, `sqrt()`, `exp()`, `log()`, `pow()`, `sin()`, `cos()`, `tan()`, `asin()`, `acos()`, `atan()`, `pi()` 等。
- 聚合函数:`sum()`, `avg()`, `count()`, `max()`, `min()`, `collect_list()`, `collect_set()` 等。
- 窗口函数:`row_number()`, `rank()`, `dense_rank()`, `percent_rank()`, `cume_dist()`, `lag()`, `lead()` 等。
除了上述函数以外,`pyspark.sql.functions` 还提供了很多其他的函数,可以根据需要进行查阅。可以通过以下方式导入 `pyspark.sql.functions` 模块:
``` python
from pyspark.sql.functions import *
```
这样可以将 `pyspark.sql.functions` 中所有的函数导入到当前作用域中,方便使用。
df.selectExpr("lower(*)")报错,
如果你在使用 `df.selectExpr("lower(*)")` 时报错了,可能是因为你的 DataFrame 中存在不支持转换为小写的数据类型,比如二进制类型或者复杂类型。此外,如果你的 DataFrame 中没有任何列,也会出现类似的错误。
另外,如果你使用的是 PySpark,那么应该使用 `lower` 函数而不是 `lower(*)`。可以尝试使用以下代码:
```python
from pyspark.sql.functions import lower
df.select([lower(col) for col in df.columns])
```
这样可以将 DataFrame 中所有列的值转换为小写字母。