具有唯一列值的pyspark dataframe数据转换
在云计算领域中，pyspark是一种基于Python的开源分布式计算框架，用于处理大规模数据集。pyspark提供了丰富的API和工具，可以进行数据转换、处理和分析。
具有唯一列值的pyspark dataframe数据转换可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库和模块：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()- 加载数据集并创建DataFrame：
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Alice", 35), ("Charlie", 40)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])- 添加唯一标识列：
df_with_id = df.withColumn("id", monotonically_increasing_id())这里使用了monotonically_increasing_id()函数，它会为每一行生成一个唯一的递增ID。
- 根据唯一标识列进行数据转换：
unique_df = df_with_id.dropDuplicates(["Name"])使用dropDuplicates()函数根据指定的列名去除重复的行，这里选择了"Name"列。
- 查看转换后的结果：
unique_df.show()以上步骤中，我们首先导入了必要的库和模块，然后创建了SparkSession对象。接着，我们加载了数据集并创建了DataFrame。为了添加唯一标识列，我们使用了monotonically_increasing_id()函数。最后，我们根据唯一标识列进行数据转换，去除了重复的行。
这种数据转换适用于需要根据某一列的唯一值进行数据处理或分析的场景，例如数据去重、数据聚合等。
腾讯云提供了适用于大数据处理和分析的云计算产品，如TencentDB for TDSQL、TencentDB for Redis、TencentDB for MongoDB等。您可以根据具体需求选择适合的产品进行数据存储和处理。
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相关·内容
我刚接触pyspark，我想在pyspark dataframe列中动态地用数字替换名称，因为我的dataframe中有超过500,000个名称。如何继续？
----------
| Name |
----------
| nameone|
----------
| nametwo|
----------
应该变成
--------
| Name |
--------
| 1 |
--------
| 2 |
--------
浏览 9提问于2019-07-25得票数 0
相关问题：
因此，我有一个pyspark dataframe，我想删除所有行中所有值都相同的列，同时保持其他列的完整性。
然而，上述问题的答案仅适用于熊猫。有没有针对pyspark数据帧的解决方案？
谢谢
浏览 1提问于2018-12-17得票数 4
我有220 GB的数据。我已经将其作为两列读取到spark dataframe中: JournalID和Text。现在，我的数据帧中缺少27行。
使用NGram类，我在dataframe中添加了另外两个列Unigram和Bigram，其中包含文本列中的单字和双字。然后，我使用一元和二元语法列上的pyspark的TF和IDF类计算TFIDF，并将其作为另一列添加到dataframe中。
现在我为dataframe中的每一行都有了journalID和TFIDF vector。我想将支持向量机应用于所有类型的核，以TFIDF向量作为特征，以JournalID作为标签。由于多类支持向量机不存在于pys
浏览 1提问于2018-12-17得票数 0
我试图从Azure数据湖读取一个Parquet文件，使用下面的Pyspark代码。
df= sqlContext.read.format("parquet")
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.load("adl://xyz/abc.parquet")
df = df['Id','IsDeleted']
现在，我想使用以下代码将这个dataframe加载到中的一个表中：
浏览 0提问于2019-01-15得票数 3
我正在尝试将pandas.DataFrame代码转换为等效的pyspark DataFrame。我有一个以下格式的RDD。
myRdd = [[1, 'a', {'a':[1, 2]}],
[2, 'b', {'c': 1, 'd':3}],
[3, 'c', {}]]
columnNames = ['sl', 'name', 'params']
内部列表中的第三个元素没有特定的结构。在pandas数据帧中，我可以
浏览 1提问于2018-04-07得票数 1
5回答
查看新的spark API，还不清楚是否有可能修改DataFrame列。
如何更改数据文件的行x列y中的值？
在pandas中，这将是：
df.ix[x,y] = new_value
编辑：合并下面所说的内容，您不能修改现有的数据格式，因为它是不可变的，但是您可以返回一个新的数据格式，并进行所需的修改。
如果只想根据条件替换列中的值，如np.where
from pyspark.sql import functions as F
update_func = (F.when(F.col('update_col') == replace_val, new_value)
浏览 12提问于2015-03-17得票数 95
回答已采纳
我试图使用pyspark.pandas API在数据库上构造数据的共生矩阵。
我试着用这个方法构造矩阵。
该代码在熊猫中运行良好，但在使用pyspark.pandas时出现了错误。
coocc = psdf.T.dot(psdf)
coocc
我得到了这个错误
TypeError: Unsupported type DataFrame
我查过医生了。
pyspark.pandas.DataFrame.dot()
以串联作为输入。
我尝试使用psdf.squeeze()将dataframe转换为系列化，但它并不将dataframe转换为串联，因为我的dataframe有多个列。
有没有办法将py
浏览 8提问于2022-10-14得票数 0
回答已采纳
2回答
我想从pyspark中现有的dataframe创建一个新的dataframe。数据帧"df“包含一个名为"data”的列，该列具有字典行，并具有字符串形式的模式。并且每个字典的键都不是fixed.For，例如，name和address是第一个行字典的键，但对于其他行来说情况并非如此，它们可能不同。下面是一个例子；
........................................................
data
........................................................
{"name&
浏览 2提问于2018-11-09得票数 1
我以以下方式创建了一个DataFrame：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Python Spark SQL basic example") \
.getOrCreate()
df = spark.read.csv("train.csv", header=True)
我的DataFrame的架构如下：
root
|-- PassengerId: string (nullable = true)
|-- S
浏览 3提问于2018-10-18得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个类似于这个例子的DataFrame：
Timestamp | Word | Count
30/12/2015 | example_1 | 3
29/12/2015 | example_2 | 1
28/12/2015 | example_2 | 9
27/12/2015 | example_3 | 7
... | ... | ...
我希望将这个数据框架除以'word‘列的值，以获得DataFrame的“列表”(在下一步绘制一些数字)。例如：
DF1
Timestamp | Word | Count
30/12/2015 | example_1 | 3
DF2
Ti
浏览 3提问于2016-02-03得票数 5
回答已采纳
1回答
如何将Vectors.dense列添加到pyspark中？
import pandas as pd
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.ml.linalg import DenseVector
py_df = pd.DataFrame.from_dict({"time": [59., 115., 156., 421.], "event": [1, 1, 1, 0]})
sc = SparkContext(master="loc
浏览 1提问于2018-04-14得票数 1
回答已采纳
我已经在现有的数据框中添加了一个新列，但它没有反映在数据帧中。
customerDf.withColumn("fullname",expr("concat(firstname,'|',lastname)"))
customerDf.show() # it's showing existing old df records without new columns.
如果我们可以将数据帧分配给另一个数据帧，我们就可以看到结果
test = customerDf.withColumn("fullname",expr("
浏览 4提问于2021-01-26得票数 0
我想使用PySpark (Spark1.6.2)对存在于Hive表中的数值数据执行主成分分析(PCA)。我能够将Hive表导入到：
>>> from pyspark.sql import HiveContext
>>> hiveContext = HiveContext(sc)
>>> dataframe = hiveContext.sql("SELECT * FROM my_table")
>>> type(dataframe)
<class 'pyspark.sql.dataframe.D
浏览 1提问于2016-10-06得票数 4
回答已采纳
我正在尝试将一个大约有9000万行的pyspark dataframe列转换成一个numpy数组。 我需要数组作为scipy.optimize.minimize函数的输入。 我尝试过转换为Pandas和使用collect()，但这些方法非常耗时。 我是PySpark的新手，如果有更快更好的方法，请帮助我。 谢谢 这就是我的数据帧的样子。 +----------+
|Adolescent|
+----------+
| 0.0|
| 0.0|
| 0.0|
| 0.0|
| 0.0|
| 0.0|
| 0.0|
浏览 138提问于2019-09-30得票数 3
回答已采纳
我正在尝试将spark数据框中的列拆分为多个值。因此，我分隔了要拆分的列，并检查了其类型：
I: type(TopicModelVectorSplit)
O: pyspark.sql.dataframe.DataFrame
当我使用以下命令分割字符串时：
TopicModelVectorSplit = TopicModelVector.select('TopicModelVector').map(lambda line: line.text.split())
它会转换成流水线的RDD，而这些是不可能使用的。
I: type(TopicModelVectorSplit)
O: p
浏览 0提问于2016-06-22得票数 0
1回答
当我尝试通过show()和display( dataframe )显示来自pyspark dataframe的date列时，这些数据列的格式是不同的。现在，我们如何得出数据帧中存在哪种日期格式？ 显示: 2018-02-15T06:47:19.000+0000 演出时间: 2018-02-15 06:47:19 ?
浏览 15提问于2021-04-23得票数 2
3回答
我有一个具有多个列的pyspark数据框架如下所示：
name col1 col2 col3
A 1 6 7
B 2 7 6
C 3 8 5
D 4 9 4
E 5 8 3
我希望通过将col1、col2、col3的列名和列值组合成两个新的列，例如new_col和new_col_val，跨行扩展，从而在pyspark中创建一个新的dataframe：
我在R中使用以下代
浏览 5提问于2020-02-06得票数 2
回答已采纳
1回答
我使用的是PySpark版本3.0.1。我正在将csv文件读取为具有2个日期列的PySpark数据帧。但是，当我尝试打印模式时，两列都被填充为字符串类型。 ? ? 上面附加的屏幕截图是Dataframe和Dataframe模式。 如何使用pyspark将date列中的行值转换为时间戳格式？ 我已经尝试了很多东西，但所有的代码都需要当前的格式，但如何转换为正确的时间戳，如果我不知道什么格式的csv文件。 我也尝试过下面的代码，但这是在创建一个空值的新列 df1 = df.withColumn('datetime', col('joining_date&#
浏览 16提问于2020-12-30得票数 2
我有一个CSV文件，它包含JSON对象以及其他数据，比如String，Integer。如果我尝试将文件读取为CSV，那么JSON对象将在其他列中重叠。
Column1, Column2, Column3, Column4, Column5
100,ABC,{"abc": [{"xyz": 0, "mno": "h"}, {"apple": 0, "hello": 1, "temp": "cnot"}]},foo, pine
101,XYZ,{"xyz&#
浏览 2提问于2020-09-23得票数 1
我正在尝试从pyspark dataframe中获取空值的行。在pandas中，我可以在数据帧上使用isnull()来实现这一点：
df = df[df.isnull().any(axis=1)]
但在PySpark的情况下，当我运行以下命令时，它显示Attributeerror：
df.filter(df.isNull())
AttributeError：'DataFrame‘对象没有属性'isNull’。
如何在不对每一列进行检查的情况下获取具有空值的行？
浏览 25提问于2018-11-27得票数 5
我是一个用PySpark编程的初学者。我在CSV文件中有以下数据，该文件正在被读取到Spark Dataframe中，并且我想从一个小数据集开始生成一个大型数据集。
# read the csv file in a spark dataframe
df = (spark.read
.option("inferSchema", "true")
.option("header", "true")
.csv(file_path))
我想对每一列中的数据进行混洗，即分别为‘'In
浏览 16提问于2020-05-11得票数 0
我有一个用例来映射基于条件的pyspark列的元素。通过这个文档，我找不到一个函数来执行映射函数。
因此，尝试使用pyspark映射函数，但无法将pyspark列转换为dataFrame
注意:我之所以使用pyspark列，是因为我从我使用的库(远大期望)中获得了它的输入。
@column_condition_partial(engine=SparkDFExecutionEngine)
def _spark(cls, column, ts_formats, **kwargs):
return column.isin([3])
# need to replace the abov
浏览 4提问于2021-11-19得票数 0
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1回答
我在Apache，Databricks上用PySpark编写代码。
我有一个DataFrame DF，DataFrame包含以下列A、B、C、D、E、F、G、H、I、J。
以下内容验证了dataframe是否具有所需的列
has_columns(very_large_dataframe, ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'])
要求将2.5的换算系数适用于F栏，即值2，换算
浏览 6提问于2022-01-14得票数 0
回答已采纳
有一系列数值变量的pyspark数据帧。 例如 我的dataframe有一个从1到100的列值。 1-10 - group1<== 1到10的列值应包含group1作为值11-20 - group2。。。91-100 group10 如何使用pyspark dataframe实现这一点？
浏览 15提问于2019-04-10得票数 1
回答已采纳
4回答
我有一个具有下面数据(所有列都有字符串数据类型)的Pyspark (原始Dataframe)。在我的用例中，我不确定输入数据中有哪些列。用户只需将dataframe的名称传递给我，并要求我修剪这个dataframe的所有列。典型数据文件中的数据如下所示：
id Value Value1
1 "Text " "Avb"
2 1504 " Test"
3 1
浏览 2提问于2017-07-31得票数 0
2回答
我有一张火花放电数据。我能够通过persons.toDF()将动态数据转换为触发数据。我想把火花数据再一次转换回pyspark.I中的dataframe，我想将我的列转换为Time戳，然后再将它转换为dataframe到resolveChoices。请帮帮我
浏览 2提问于2019-09-24得票数 2
1回答
是否有可能发送一个火花数据作为一个论据给熊猫UDF和得到一个熊猫的数据作为回报。下面是我正在使用的示例代码集，并且在调用函数时出错：
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("PrimeBatch") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
浏览 4提问于2020-11-26得票数 1
回答已采纳
我在这里使用PySpark数据帧。"test1“是我的PySpark数据帧和事件 _ date是一个TimestampType。因此，当我尝试获取事件的不同计数时 _ date，结果是一个整数变量，但是当我尝试获取同一列的max时，结果是一个dataframe。我想了解哪些操作会导致数据帧和变量。我还想知道如何将事件日期的最大值存储为变量 生成整数类型的代码： loop_cnt=test1.select('event_date').distinct().count()
type(loop_cnt) 生成数据帧类型的代码： last_processed_dt=test1
浏览 147提问于2016-05-03得票数 5
回答已采纳
我有以下在熊猫数据帧上工作的函数 def event_list(df,steps):
df['steps_present'] = df['labels'].apply(lambda x:all(step in x for step in steps))
return df DataFrame有一个名为labels的列，值为list。此函数接受dataframe和Steps (这是一个列表)，如果参数列表中的所有元素都存在于dataframe列中，则输出具有新列Steps的dataframe value in df['labels
浏览 136提问于2021-04-02得票数 1
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我使用的是电火花作为代码语言。我添加了列以获得带有路径的文件名。
from pyspark.sql.functions import input_file_name
data = data.withColumn("sourcefile",input_file_name())
我只想从这个列中检索带有它的父文件夹的文件名。请帮帮忙。
示例：
Inputfilename = "adl://dotdot.com/ingest/marketing/abc.json"
我正在寻找的输出是：
marketing/abc.json
注意:字符串操作我可以做。filepath列
浏览 2提问于2018-05-17得票数 7
回答已采纳
有没有办法用pyspark 2.1.0创建/填充列，其中列的名称是另一个列的值？我尝试了以下几种方法
def createNewColumnsFromValues(dataFrame, colName, targetColName):
"""
Set value of column colName to targetColName's value
"""
cols = dataFrame.columns
#df = dataFrame.withColumn(f.col(colName), f.col(targetCol
浏览 0提问于2018-09-13得票数 1
在pyspark中，有没有办法将时间戳数据类型的dataframe列转换为格式为'YYYY-MM-DD‘格式的字符串？
浏览 3提问于2018-02-22得票数 14
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1回答
在我的PYspark dataframe中，我有类型为double的列。以下是它所掌握的数据：
| HV ratio|
+--------------------+
|4.819714653321546E-6|
|6.290848613094555E-6|
|4.669412994783916E-6
我正试着把数字相加到小数点2位.下面是我正在运行的查询：
hv_ratio.select(format_number(hv_ratio["HV ratio"].cast('integer'),2).alias('HV ratio'
浏览 1提问于2020-05-11得票数 1
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1回答
减少方法是否需要初始化程序？
、、、、
我试图将任意数量的PySpark数据添加到一起。下面的union_all函数尝试这样做：
from functools import reduce
from pyspark.sql import DataFrame
def union_all(*dfs):
return reduce(DataFrame.union, dfs)
求值时，它返回一个TypeError
TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value
下面的线程覆盖相同的TypeError，但适用于不同的情况(在一系列整数上使用lambda函数)：
浏览 2提问于2020-12-18得票数 0
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1回答
首先，我尝试了下面链接中的所有内容来修复我的错误，但是没有一个有效。
我正试图将密集向量转换为dataframe (最好是星火)，并附带列名并遇到问题。
我在中的列是使用创建的一个向量，现在我想将它转换回一个dataframe，因为我想在向量中的一些变量上创建图。
方法1：
from pyspark.ml.linalg import SparseVector, DenseVector
from pyspark.ml.linalg import Vectors
temp=output.select("all_features")
temp.rdd.map(
lambd
浏览 0提问于2018-09-27得票数 3
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我有一个从熊猫数据帧创建的样本spark数据帧-
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Python Spark SQL basic example") \
.config(&
浏览 3提问于2020-09-09得票数 0
1回答
在下面的代码中，数据文件的所有列都是字符串。其中一列用一个小数位存储整数或小数(6.1,4.8,3,9.4,6，...etc.)。但是，一旦将数据加载到pyspark dataframe中，它也会显示带有单个小数位(例如3.0)的整数。
问题：我们如何才能强迫pyspark显示所有不带小数的整数值？例如，3.0应该显示为3。
from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql import functions as F
df = spark.read.csv(".......dfs.core.windows.net/my
浏览 7提问于2022-05-21得票数 0
2回答
使用read_csv()函数，我读取了一个iso-8859-1文件，如下所示：
df = pd.read_csv('path/file', \
sep = '|',names =['A','B'], encoding='iso-8859-1')
然后，我想使用MLLib的word2vect。但是，它只接受作为参数RDDs。所以我试着把熊猫的数据转换成一个RDD，如下所示：
from pyspark.sql import SQLContext
spDF = sqlContext.
浏览 4提问于2016-03-17得票数 1
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2回答
我想要创建一个DataFrame，它将电影的类型分解为单独的列，对于属于这种类型的电影，每个单独的类型列的值为1。
从这个
对于这个
我正在使用Databricks PySpark。非常感谢！
浏览 4提问于2022-01-27得票数 0
回答已采纳
10回答
我有一个火花DataFrame (使用PySpark 1.5.1)，并希望添加一个新的列。
我尝试过以下几种方法，但都没有成功：
type(randomed_hours) # => list
# Create in Python and transform to RDD
new_col = pd.DataFrame(randomed_hours, columns=['new_col'])
spark_new_col = sqlContext.createDataFrame(new_col)
my_df_spark.withColumn("hours"
浏览 13提问于2015-11-12得票数 179
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1回答
如何在不立即触发计算的情况下，高效地将列除以其在星火DataFrame中的自身和？
假设我们有一些数据：
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession, Window
import pyspark.sql.functions as spf
spark = SparkSession.builder.master('local').getOrCreate()
data = spark.range(0, 100)
data # --> DataFrame[id: bigint]
我想在这个数据框架上创建一个名为“规
浏览 0提问于2018-01-31得票数 2
回答已采纳
我有一个PySpark DataFrame df，它有一些列，如下所示。hour列采用UTC时间，我想创建一个基于time_zone列的具有本地时间的新列。我如何在PySpark中做到这一点？
df
+-------------------------+------------+
| hour | time_zone |
+-------------------------+------------+
|2019-10-16T20:00:00+0000 | US/Eastern |
|2019-10-15T23:0
浏览 2提问于2019-12-03得票数 5
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2回答
我目前正致力于一个闪闪发光的水应用程序，我是一个完全初学者的火花和h2o。
我想做的是：
加载输入文本文件
创建word2vec模型
使用列word和列向量创建数据格式
将数据作为h2o的输入
通过创建模型，我得到了一个映射，但我不知道如何创建它的数据。输出应该如下所示：
word 向量
断言: 0.3，0.4.
感觉到0.6，0.2.诸若此类。
到目前为止，这是我的代码：
from pyspark import SparkContext
from pyspark.mllib.feature import Word2Vec
from pysparkling import
浏览 4提问于2016-06-28得票数 2
回答已采纳
我用的是Spark 2.3.1，我想用toPandas() (使用unique())。 当我在pyspark中执行以下代码时 df.toPandas()['column_01'].unique() 我面临以下异常： >>> df.toPandas()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/Users/xxx/spark/python/pyspark/sql/dataframe.py
浏览 142提问于2018-12-17得票数 3
1回答
我有一个PySpark数据帧，它有一个复杂的列，请参考下列值：
ID value
1 [{"label":"animal","value":"cat"},{"label":null,"value":"George"}]
我想在PySpark dataframe中添加一个新列，它基本上将它转换为一个字符串列表。如果Label为null，则字符串应包含value；如果label不为null，则string应为label:value。因此，对于上面的示例数据帧，输出应如下所示：
ID
浏览 0提问于2021-02-09得票数 0
1回答
在这个站点上有很多关于如何将pyspark转换为dataframe的问题。但它们都没有回答如何在保留类型的同时将SQL表样式rdd转换为dataframe的问题。
我有一个rdd，确切地说是python中的一个字典列表：
>>> rdd.take(1)
[{'se_error': 0, 'se_subjective_count': 0, 'se_word_count': 10, 'se_entity_summary_topic_phrases': {}, 'se_entity_hits': 1,
浏览 0提问于2018-05-23得票数 2
回答已采纳
我正在尝试迭代一个大型Pyspark Dataframe列中的所有不同值。当我尝试使用.distinct().collect()执行此操作时，即使只有两个不同的值，它也会发出“任务太大”警告。警告消息：
20/01/13 20:39:01 WARN TaskSetManager: Stage 0 contains a task of very large size (201 KB). The maximum recommended task size is 100 KB.
下面是一些示例代码：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = Spar
浏览 1提问于2020-01-14得票数 1
2回答
选择具有更多数据的列
、、、、
我必须使用PySpark从包含更多数据或值的两个列中选择一个列，并将其保存在DataFrame中。
例如，我们有两列A和B：
例如，列B有更多的值，因此我将将其保存在DF中以进行转换。同样，如果A有更多的价值，我也会选择A。我认为我们可以使用if else条件来完成这个任务，但是我无法得到正确的逻辑。
浏览 1提问于2022-10-02得票数 0
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我有一个包含几列数据的DataFrame (使用.toDF从PySpark RDD转换而来)。一列包含十六进制格式的值，例如：
+----------+
| id|
+----------+
|0x0087AFEE|
|0x00840190|
|0x0082F4D3|
|0x00871A60|
|0x00850A0E|
|0x0084557C|
...
在另一个DataFrame中，我有相同的ID，但以十进制值表示，我想加入这个列。我假设我需要先将这些值转换为10位小数(反之亦然)，以便进行比较。我怎样才能做到这一点？
我试过：
df.withColumn('de
浏览 4提问于2021-01-21得票数 0
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2回答
你好，我有一个PySpark dataframe。因此，我想从具有特殊条件的不同行中添加两列。其中一列是日期类型。
以下是数据的示例：
--------------------------------
| flag| date | diff |
--------------------------------
| 1 | 2014-05-31 | 0 |
--------------------------------
| 2 | 2014-06-02 | 2 |
--------------------------------
|
浏览 0提问于2019-02-19得票数 0
回答已采纳
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