在Python中将一个列spark dataframe转换为由竖线字符分隔的单个字符串

在Python中，将一个列spark dataframe转换为由竖线字符分隔的单个字符串可以使用以下步骤：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import concat_ws

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

创建一个示例DataFrame：

data = [("John", 25), ("Jane", 30), ("Smith", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

使用concat_ws函数将DataFrame的列转换为单个字符串：

result = df.select(concat_ws("|", df.columns).alias("Result")).first()["Result"]

在上述代码中，concat_ws("|", df.columns)将DataFrame的列使用竖线字符进行连接，alias("Result")为连接后的列指定一个别名。first()方法获取结果DataFrame的第一行，["Result"]获取该行中"Result"列的值。

最后，将结果打印出来：

print(result)

输出结果为：

John|25|Jane|30|Smith|35

这样，我们就成功将列spark dataframe转换为由竖线字符分隔的单个字符串。

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Read_CSV参数详解

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在python有各种各样的string操作函数。在历史上string类在python中经历了一段轮回的历史。在最开始的时候，python有一个专门的string的module，要使用string的方法要先import，但后来由于众多的python使用者的建议，从python2.0开始， string方法改为用S.method()的形式调用，只要S是一个字符串对象就可以这样使用，而不用import。同时为了保持向后兼容，现在的 python中仍然保留了一个string的module，其中定义的方法与S.method()是相同的，这些方法都最后都指向了用S.method ()调用的函数。要注意，S.method()能调用的方法比string的module中的多，比如isdigit()、istitle()等就只能用 S.method()的方式调用。对一个字符串对象，首先想到的操作可能就是计算它有多少个字符组成，很容易想到用S.len()，但这是错的，应该是len(S)。因为len()是内置函数，包括在__builtin__模块中。python不把len()包含在string类型中，乍看起来好像有点不可理解，其实一切有其合理的逻辑在里头。len()不仅可以计算字符串中的字符数，还可以计算list的成员数，tuple的成员数等等，因此单单把len()算在string里是不合适，因此一是可以把len()作为通用函数，用重载实现对不同类型的操作，还有就是可以在每种有len()运算的类型中都要包含一个len()函数。 python选择的是第一种解决办法。类似的还有str(arg)函数，它把arg用string类型表示出来。字符串中字符大小写的变换： S.lower() #小写 S.upper() #大写 S.swapcase() #大小写互换 S.capitalize() #首字母大写 String.capwords(S) #这是模块中的方法。它把S用split()函数分开，然后用capitalize()把首字母变成大写，最后用join()合并到一起 S.title() #只有首字母大写，其余为小写，模块中没有这个方法字符串在输出时的对齐： S.ljust(width,[fillchar]) #输出width个字符，S左对齐，不足部分用fillchar填充，默认的为空格。 S.rjust(width,[fillchar]) #右对齐 S.center(width, [fillchar]) #中间对齐 S.zfill(width) #把S变成width长，并在右对齐，不足部分用0补足字符串中的搜索和替换： S.find(substr, [start, [end]]) #返回S中出现substr的第一个字母的标号，如果S中没有substr则返回-1。start和end作用就相当于在S[start:end]中搜索 S.index(substr, [start, [end]]) #与find()相同，只是在S中没有substr时，会返回一个运行时错误 S.rfind(substr, [start, [end]]) #返回S中最后出现的substr的第一个字母的标号，如果S中没有substr则返回-1，也就是说从右边算起的第一次出现的substr的首字母标号 S.rindex(substr, [start, [end]]) S.count(substr, [start, [end]]) #计算substr在S中出现的次数 S.replace(oldstr, newstr, [count]) #把S中的oldstar替换为newstr，count为替换次数。这是替换的通用形式，还有一些函数进行特殊字符的替换 S.strip([chars]) #把S中前后chars中有的字符全部去掉，可以理解为把S前后chars替换为None S.lstrip([chars]) S.rstrip([chars]) S.expandtabs([tabsize]) #把S中的tab字符替换没空格，每个tab替换为tabsize个空格，默认是8个字符串的分割和组合： S.split([sep, [maxsplit]]) #以sep为分隔符，把S分成一个list。maxsplit表示分割的次数。默认的分割符为空白字符 S.rsplit([sep, [maxsplit]]) S.splitlines([keepends]) #把S按照行分割符分为一个list，keepends是一个bool值，如果为真每行后而会保留行分割符。 S.join(seq) #把seq代表的序列──字符

选自Dataquest 作者：Alex Yang 机器之心编译参与：Panda 正则表达式对数据处理而言非常重要。近日，Dataquest 博客发布了一篇针对入门级数据科学家的正则表达式介绍文章，通过实际操作详细阐述了正则表达式的使用方法和一些技巧。数据科学家的一部分使命是操作大量数据。有时候，这些数据中会包含大量文本语料。比如，假如我们需要搞清楚「巴拿马文件 [注意，可能是敏感词]」丑闻中谁给谁发送过邮件，那么我们就要筛查 1150 万份文档！我们可以采用人工方式，亲自阅读每一封电子邮件，但我们也可以

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