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在Spark DataFrame中搜索列中字符串的最佳方法

是使用filter函数结合contains函数来实现。具体步骤如下:

  1. 使用filter函数选择包含目标字符串的行。filter函数接受一个函数作为参数,该函数返回一个布尔值,用于判断是否保留该行。在这个函数中,可以使用contains函数来判断目标列是否包含目标字符串。
代码语言:txt
复制
df.filter(df["column_name"].contains("target_string"))
  1. 如果需要忽略大小写,可以使用lower函数将目标列和目标字符串都转换为小写进行比较。
代码语言:txt
复制
df.filter(df["column_name"].lower().contains("target_string".lower()))

这种方法可以在DataFrame中搜索包含目标字符串的行,并返回一个新的DataFrame。如果需要进一步处理结果,可以使用其他DataFrame操作函数。

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'w',使用类字典属性,返回是Series类型 data.w #选择表格'w',使用点属性,返回是Series类型 data[['w']] #选择表格'w',返回DataFrame...6所第4,有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'中大于5所第3-5(不包括5) Out[32]: c...d three 12 13 data.ix[data.a 5,[2,2,2]] #选择'a'中大于5所第2并重复3次 Out[33]: c c c three 12 12 12 #还可以行数或数跟行名列名混着用...(1) #返回DataFrame第一行 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名,且该也用不到,一般是索引被换掉后导致,有强迫症看着难受,这时候dataframe.drop...github地址 到此这篇关于pythonpandas库DataFrame对行和操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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