如果一列是另一列的成员，如何过滤Spark dataframe

在Spark中，可以使用filter()函数来过滤DataFrame。如果一列是另一列的成员，可以使用isin()函数来进行过滤。

具体步骤如下：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

创建DataFrame：

data = [("John", "A"), ("Mike", "B"), ("Sarah", "A"), ("Emma", "C"), ("Tom", "B")]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Grade"])
df.show()

输出：

+-----+-----+
| Name|Grade|
+-----+-----+
| John|    A|
| Mike|    B|
|Sarah|    A|
| Emma|    C|
|  Tom|    B|
+-----+-----+

过滤DataFrame：

filtered_df = df.filter(col("Grade").isin(["A", "B"]))
filtered_df.show()

输出：

+-----+-----+
| Name|Grade|
+-----+-----+
| John|    A|
| Mike|    B|
|Sarah|    A|
|  Tom|    B|
+-----+-----+

在这个例子中，我们使用isin(["A", "B"])来过滤Grade列中值为"A"或"B"的行。

对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以参考腾讯云官方文档或官方网站获取更详细的信息。

相关·内容

问与答112：如何查找一列中的内容是否在另一列中并将找到的字符添加颜色？

引言：本文整理自vbaexpress.com论坛，有兴趣的朋友可以研阅。...Q：我在列D的单元格中存放着一些数据，每个单元格中的多个数据使用换行分开，列E是对列D中数据的相应描述，我需要在列E的单元格中查找是否存在列D中的数据，并将找到的数据标上颜色，如下图1所示。 ?...图1 如何使用VBA代码实现？...A：实现上图1中所示效果的VBA代码如下： Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...，然后遍历该数组，在列E对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组中的值，如果出现则对该值添加颜色。

7.2K3 0

SQL如何将一个列中值内的逗号分割成另一列

有时候，我们会想将一个列中的值分成多列。...示例例如某个列是这样的： 7890 – 20th Ave E Apt 2A, Seattle, VA 9012 W Capital Way, Tacoma, CA 5678 Old Redmond Rd

1.8K2 0

PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

functions **另一种方式通过另一个已有变量：** **修改原有df[“xx”]列的所有值：** **修改列的类型（类型投射）：** 修改列名 --- 2.3 过滤数据--- 3、-------...（均返回DataFrame类型）： avg(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 count() —— 计算每组中一共有多少行，返回DataFrame有2列...，一列为分组的组名，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) ——...计算每组中一列或多列的最小值 sum(*cols) —— 计算每组中一列或多列的总和 — 4.3 apply 函数 — 将df的每一列应用函数f： df.foreach(f) 或者 df.rdd.foreach...(pandas_df) 转化为pandas，但是该数据要读入内存，如果数据量大的话，很难跑得动两者的异同： Pyspark DataFrame是在分布式节点上运行一些数据操作，而pandas是不可能的

30.3K1 0

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。...而为了实现这一目的，Spark团队推出SQL组件，一方面满足了多种数据源的处理问题，另一方面也为机器学习提供了全新的数据结构DataFrame（对应ml子模块）。...最大的不同在于pd.DataFrame行和列对象均为pd.Series对象，而这里的DataFrame每一行为一个Row对象，每一列为一个Column对象 Row：是DataFrame中每一行的数据抽象...SQL中实现条件过滤的关键字是where，在聚合后的条件中则是having，而这在sql DataFrame中也有类似用法，其中filter和where二者功能是一致的：均可实现指定条件过滤。...select等价实现，二者的区别和联系是：withColumn是在现有DataFrame基础上增加或修改一列，并返回新的DataFrame（包括原有其他列），适用于仅创建或修改单列；而select准确的讲是筛选新列

10K2 0

Spark之【SparkSQL编程】系列(No3)——《RDD、DataFrame、DataSet三者的共性和区别》

首先从版本的产生上来看： RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后...与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值，如： testDF.foreach{ line => val...DataFrame与Dataset支持一些特别方便的保存方式，比如保存成csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然。...Dataset和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。 2)....，然而，如果要写一些适配性很强的函数时，如果使用Dataset，行的类型又不确定，可能是各种case class，无法实现适配，这时候用DataFrame即Dataset[Row]就能比较好的解决问题。

1.9K3 0

Spark DataFrame基本操作

DataFrame的概念来自R/Pandas语言，不过R/Pandas只是runs on One Machine，DataFrame是分布式的，接口简单易用。...（RDD with Schema）以列（列名、列的类型、列值）的形式构成的分布式数据集，按照列赋予不同的名称 An abstraction for selecting,filtering,aggregation...: java/scala/python ==> Logic Plan 根据官网的例子来了解下DataFrame的基本操作， import org.apache.spark.sql.SparkSession...peopleDF.select(peopleDF.col("name"), (peopleDF.col("age") + 10).as("age2")).show(); //根据某一列的值进行过滤...： select * from table where age>19 peopleDF.filter(peopleDF.col("age") > 19).show(); //根据某一列进行分组

1K4 0

查询性能提升3倍！Apache Hudi 查询优化了解下？

但不幸的是这是线性/词典排序的一个关键限制，如果添加更多列，排序的价值会会随之减少。...但是如果尝试在第三列中查找所有值为"5"的值，会发现这些值现在分散在所有地方，根本没有局部性，过滤效果很差。...但是这是否意味着如果我们按表排序的列的第一个（或更准确地说是前缀）以外的任何内容进行过滤，我们的查询就注定要进行全面扫描？...不完全是，局部性也是空间填充曲线在枚举多维空间时启用的属性（我们表中的记录可以表示为 N 维空间中的点，其中 N 是我们表中的列数）那么它是如何工作的？...：在线性排序的情况下局部性仅使用第一列相比，该方法的局部性使用到所有列。

1.6K1 0

Spark SQL 快速入门系列(4) | RDD、DataFrame、DataSet三者的共性和区别

首先从版本的产生上来看： RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后...Row，每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值， testDF.foreach{ line => val col1=line.getAs[String]("col1")...，比如保存成csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然 //保存 val saveoptions = Map("header" -> "true", "delimiter" -> "\t", "path...2.3 DataSet Dataset和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。...，然而，如果要写一些适配性很强的函数时，如果使用Dataset，行的类型又不确定，可能是各种case class，无法实现适配，这时候用DataFrame即Dataset[Row]就能比较好的解决问题

1.3K3 0

pyspark之dataframe操作

-方法4 # alias 方法 color_df.select(color_df.color.alias('color2')).show() 3、选择和切片筛选 # 1.列的选择 # 选择一列的几种方式...color_df.select('length','color').show() # 如果是pandas，似乎要简单些 df[['length','color']] # 3.多列选择和切片 color_df.select...("color_df") spark.sql("select count(1) from color_df").show() 4、增加删除列 # pandas删除一列 # df.drop('length...:'--', 'Dob':'unknown'}).show() 9、空值判断有两种空值判断，一种是数值类型是nan，另一种是普通的None # 类似 pandas.isnull from pyspark.sql.functions...concat_func(final_data.name, final_data.age)) concat_df.show() # 2.通过列生成另一列

10.4K1 0

慕课网Spark SQL日志分析 - 5.DateFrame&Dataset

1.如果想使用SparkRDD进行编程，必须先学习Java，Scala，Python，成本较高 2.R语言等的DataFrame只支持单机的处理，随着Spark的不断壮大，需要拥有更广泛的受众群体利用...（RDD with Schema） - 以列（列名、列的类型、列值）的形式构成的分布式数据集，依据列赋予不同的名称 It is conceptually equivalent to a table in...：也是一个分布式的数据集，他更像一个传统的数据库的表，他除了数据之外，还能知道列名，列的值，列的属性。...|age2| // +-------+----+ // |Michael|null| // | Andy| 40| // | Justin| 29| // +-------+----+ // 根据每一列的值进行过滤...peopleDF.col("age")>19).show() // +---+----+ // |age|name| // +---+----+ // | 30|Andy| // +---+----+ // 根据每一列的值进行分组

6861 0

2021年大数据Spark（二十七）：SparkSQL案例一花式查询和案例二WordCount

+1 from t_person").show //4.过滤age大于等于25的 spark.sql("select name,age from t_person where age >...").show //3.查询所有的name和age，并将age+1 //personDF.select("name","age","age+1").show//错误,没有age+1这一列... //personDF.select("name","age","age"+1).show//错误,没有age1这一列 personDF.select(col("name"),col("...+1进行计算 personDF.select('name,'age,'age+1).show //'表示将age变为了列对象,先查询再和+1进行计算 //4.过滤age大于等于...1.0开始，一直到Spark 2.0，建立在RDD之上的一种新的数据结构DataFrame/Dataset发展而来，更好的实现数据处理分析。

7393 0

大数据ETL实践探索（3）---- 大数据ETL利器之pyspark

本地文件上传至aws es spark dataframe录入ElasticSearch 等典型数据ETL功能的探索。...，或者针对某一列进行udf 转换 ''' #加一列yiyong ，如果是众城数据则为zhongcheng ''' from pyspark.sql.functions import udf from...9002").\ mode("Overwrite").\ save("is/doc") ---- 列式数据存储格式parquet parquet 是针对列式数据存储的一种申请的压缩格式，百万级的数据用spark...加载成pyspark 的dataframe 然后在进行count 操作基本上是秒出结果读写 demo code #直接用pyspark dataframe写parquet数据（overwrite模式...它不仅提供了更高的压缩率，还允许通过已选定的列和低级别的读取器过滤器来只读取感兴趣的记录。因此，如果需要多次传递数据，那么花费一些时间编码现有的平面文件可能是值得的。 ?

3.8K2 0

【技术分享】Spark DataFrame入门手册

默认是false ，如果输入true 将会打印逻辑的和物理的 6、 isLocal 返回值是Boolean类型，如果允许模式是local返回true 否则返回false 7、 persist(newlevel...groupBy之后的结果转换成一个Dataframe需要另一个函数转换一下，比如 count 15、 intersect(other: DataFrame) 返回一个dataframe，在2个dataframe...修改列表 df.withColumnRenamed("name","names").show(); 25、 withColumn(colName: String, col: Column) 增加一列...表示类型是column 6.jpg 根据条件进行过滤 7.jpg 首先是filter函数，这个跟RDD的是类同的，根据条件进行逐行过滤。...这里就先讲到这里，其实这里介绍的只是spark DataFrame最基础的一些函数，官方还提供了非常高级的API，比如bloomFilter、corr等等，同学们如果掌握了上面的内容，其他高级的可以查看官网提供的

5K6 0

python数据分析之pandas包

DataFrame合并pandas知识体系图 Pandas是一个开源的Python数据分析库。...DataFrame 同Spark SQL中的DataFrame一样，其概念来自于R语言，为多column并schema化的2维结构化数据，可视作为Series的容器（container）； 3....,np.nan,np.nan]]) #过滤含有nan的行 data data.dropna() #过滤全为nan的行 data.dropna(how='all') #时间序列数据 df = DataFrame...,sep=' ') #使用pandas默认列名 pd.read_csv('',header=None) #自定义列名 pd.read_csv('',names=['a','b','c']) #指定某一列为索引...的索引跟调用者DataFrame某个列之间的连接 left1.join(right1,on='key') #索引合并也可以传入另一个DataFrame #another和right2的行数相等 left2

1.1K0 0

Spark 与 DataFrame

Spark 与 DataFrame 前言在 Spark 中，除了 RDD 这种数据容器外，还有一种更容易操作的一个分布式数据容器 DateFrame，它更像传统关系型数据库的二维表，除了包括数据自身以外还包括数据的结构信息...getOrCreate() 创建一个列表，列表的元素是字典，将其作为输出初始化 DataFrame： data = [{"Category": 'A', "ID": 1, "Value": 121.44...(data) 分别打印 Schema 和 DataFrame，可以看到创建 DataFrame 时自动分析了每列数据的类型 df.printSchema() ''' root |-- Category...之外，更常见的是通过读取文件，可以通过 spark.read 方法来实现，你也可以指定 options 添加额外选项。...whtiColumn 方法根据指定 colName 往 DataFrame 中新增一列，如果 colName 已存在，则会覆盖当前列。

1.7K1 0

Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame，获取指定一列是一种很常见的需求场景，获取指定列之后可以用于提取原数据的子集，也可以根据该列衍生其他列。...由于Pandas中提供了两种核心的数据结构：DataFrame和Series，其中DataFrame的任意一行和任意一列都是一个Series，所以某种意义上讲DataFrame可以看做是Series的容器或集合...因此，如果从DataFrame中单独取一列，那么得到的将是一个Series（当然，也可以将该列提取为一个只有单列的DataFrame，但本文仍以提取单列得到Series为例）。...：Spark中的DataFrame每一列的类型为Column、行为Row，而Pandas中的DataFrame则无论是行还是列，都是一个Series；Spark中DataFrame有列名，但没有行索引，...在Spark中，提取特定列也支持多种实现，但与Pandas中明显不同的是，在Spark中无论是提取单列还是提取单列衍生另外一列，大多还是用于得到一个DataFrame，而不仅仅是得到该列的Column类型

11.5K2 0

深入理解XGBoost：分布式实现

图2 Spark执行DAG的整个流程在图2中，Transformations是RDD的一类操作，包括map、flatMap、filter等，该类操作是延迟执行的，即从一个RDD转化为另一个RDD不立即执行...本节将介绍如何通过Spark实现机器学习，如何将XGBoost4J-Spark很好地应用于Spark机器学习处理的流水线中。...首先通过Spark将数据加载为RDD、DataFrame或DataSet。如果加载类型为DataFrame/DataSet，则可通过Spark SQL对其进行进一步处理，如去掉某些指定的列等。...categoryIndex") 4. 5.val indexed = indexer.fit(df).transform(df) （2）OneHotEncoder OneHotEncoder将一列标签索引映射到一列二进制向量...Transformer：Transformer可以看作将一个DataFrame转换成另一个DataFrame的算法。

4.1K3 0

【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？

如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...根据阿里专家Spark的DataFrame不是真正的DataFrame-秦续业的文章-知乎[1]的文章： DataFrame 应该有『保证顺序，行列对称』等规律因此「Spark DataFrame 和...我们可以明确一个前提：Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展，限于其分布式与弹性内存特性，我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大，直接转为数组，会爆内存。...要处理哪一列，就直接 select('列名') 取出这一列就好，再 collect 。

4K3 0

肝了3天，整理了90个Pandas案例，强烈建议收藏！

Series 子集如何创建 DataFrame 如何设置 DataFrame 的索引和列信息如何重命名 DataFrame 的列名称如何根据 Pandas 列中的值从 DataFrame 中选择或过滤行...在 DataFrame 中使用“isin”过滤多行迭代 DataFrame 的行和列如何通过名称或索引删除 DataFrame 的列向 DataFrame 中新增列如何从 DataFrame...中获取列标题列表如何随机生成 DataFrame 如何选择 DataFrame 的多个列如何将字典转换为 DataFrame 使用 ioc 进行切片检查 DataFrame 中是否是空的在创建...过滤包含某字符串的行过滤索引中包含某字符串的行使用 AND 运算符过滤包含特定字符串值的行查找包含某字符串的所有行如果行中的值包含字符串，则创建与字符串相等的另一列 计算 pandas group...统计基于某一列的一列的数值处理 DataFrame 中的缺失值删除包含任何缺失数据的行删除 DataFrame 中缺失数据的列按降序对索引值进行排序按降序对列进行排序使用 rank 方法查找

4.6K5 0

在所有Spark模块中，我愿称SparkSQL为最强！

而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame多了数据的结构信息，即schema。...RDD是分布式的Java对象的集合。 DataFrame是分布式的Row对象的集合。...映射下推(Project PushDown) 说到列式存储的优势，映射下推是最突出的，它意味着在获取表中原始数据时只需要扫描查询中需要的列，由于每一列的所有值都是连续存储的，所以分区取出每一列的所有值就可以实现...Row Group里所有需要的列的Cloumn Chunk都读取到内存中，每次读取一个Row Group的数据能够大大降低随机读的次数，除此之外，Parquet在读取的时候会考虑列是否连续，如果某些需要的列是存储位置是连续的...在使用Parquet的时候可以通过如下两种策略提升查询性能：类似于关系数据库的主键，对需要频繁过滤的列设置为有序的，这样在导入数据的时候会根据该列的顺序存储数据，这样可以最大化的利用最大值、最小值实现谓词下推

1.7K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云