首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

用最多两列替换pyspark中的日期值

在pyspark中,可以使用withColumn方法来替换日期值。以下是用最多两列替换pyspark中的日期值的示例代码:

代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, lit, when
from pyspark.sql.types import DateType

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据
data = [("2022-01-01", "2022-02-01"),
        ("2022-03-01", "2022-04-01"),
        ("2022-05-01", "2022-06-01")]

df = spark.createDataFrame(data, ["date1", "date2"])

# 替换日期值
df = df.withColumn("date1", when(col("date1") == lit("2022-01-01"), lit("2022-07-01")).otherwise(col("date1")))
df = df.withColumn("date2", when(col("date2") == lit("2022-02-01"), lit("2022-08-01")).otherwise(col("date2")))

# 显示结果
df.show()

上述代码中,我们使用withColumn方法来创建新的列,并使用whenotherwise函数来判断和替换日期值。在示例中,我们将"2022-01-01"替换为"2022-07-01",将"2022-02-01"替换为"2022-08-01"。

这是一个简单的示例,实际应用中可以根据具体需求进行更复杂的替换操作。关于pyspark的更多信息和用法,请参考腾讯云的Apache Spark产品文档。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

合并excel,为空单元格被另一替换

一、前言 前几天在Python铂金交流群【逆光】问了一个Pandas数据处理问题,问题如下:请问 合并excel,为空单元格被另一替换。...【Siris】:你是说c是a和b内容拼接起来是么 【逆光】:是 【Siris】:那你其实可以直接在excel里CONCAT函数。 【不上班能干啥!】:只在excel里操作,速度基本没啥改变。...pandas里不挨着也可以bfill。 【瑜亮老师】:@逆光 给出个方法,还有其他解决方法,就不一一展示了。 【逆光】:报错,我是这样写。...我不写,就报这个错 【瑜亮老师】:有很多种写法,最简单思路是分成3行代码。就是你要给哪一全部赋值为相同,就写df['列名'] = ''。不要加方括号,如果是数字,就不要加引号。...【逆光】:我也试过,分开也是错· 【瑜亮老师】:哦,是这种写法被替换了。

8910

浅谈pandas,pyspark 大数据ETL实践经验

命令,去除个双引号换行 **处理结果放入新文件** sed ':x;N;s/\nPO/ PO/;b x' INPUTFILE > OUTPUTFILE **处理结果覆盖源文件** sed -i...('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) #如果本来这一是数据而写了其他汉字,则把这一条替换为0,或者抛弃?...缺失处理 pandas pandas使用浮点NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组缺失,同时python内置None也会被当作是缺失。...DataFrame使用isnull方法在输出空时候全为NaN 例如对于样本数据年龄字段,替换缺失,并进行离群清洗 pdf["AGE"] = pd.to_numeric(pdf["AGE"],...每一缺失百分比 import pyspark.sql.functions as fn queshi_sdf = application_sdf.agg(*[(1-(fn.count(c) /fn.count

5.4K30
  • PySpark︱DataFrame操作指南:增删改查合并统计与数据处理

    Row元素所有列名:** **选择一或多:select** **重载select方法:** **还可以where按条件选择** --- 1.3 排序 --- --- 1.4 抽样 --- --...functions **另一种方式通过另一个已有变量:** **修改原有df[“xx”]所有:** **修改类型(类型投射):** 修改列名 --- 2.3 过滤数据--- 3、-------...— 2.2 新增数据 withColumn— withColumn是通过添加或替换与现有列有相同名字,返回一个新DataFrame result3.withColumn('label', 0)...,一为分组组名,另一为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一或多最大 mean(*cols) —— 计算每组中一或多平均值 min(*cols) ——...计算每组中一或多最小 sum(*cols) —— 计算每组中一或多总和 — 4.3 apply 函数 — 将df每一应用函数f: df.foreach(f) 或者 df.rdd.foreach

    30.3K10

    Spark Extracting,transforming,selecting features

    ,设置参数maxCategories; 基于唯一数量判断哪些需要进行类别索引化,最多有maxCategories个特征被处理; 每个特征索引从0开始; 索引类别特征并转换原特征为索引; 下面例子...indices indexedData = indexerModel.transform(data) indexedData.show() Interaction Interfaction是一个接收向量或者转换器...,输出一个单向量,该包含输入列每个所有组合乘积; 例如,如果你有2个向量,每一个都是3维,那么你将得到一个9维(3*3排列组合)向量作为输出列; 假设我们有下列包含vec1和vec2...在这个例子,Imputer会替换所有Double.NaN为对应列均值,a均值为3,b均值为4,转换后,a和bNaN被3和4替换得到新: a b out_a out_b 1.0 Double.NaN...,这对于对向量做特征提取很有用; VectorSlicer接收包含指定索引向量,输出新向量,新向量元素是通过这些索引指定选择,有种指定索引方式: 通过setIndices()方法以整数方式指定下标

    21.8K41

    pyspark之dataframe操作

    # 选择一几种方式,比较麻烦,不像pandas直接df['cols']就可以了 # 需要在filter,select等操作符才能使用 color_df.select('length').show...方法 #如果a中值为空,就用b填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁,df2数据填充df1缺失 df1.combine_first...() # 2.均值替换缺失 import math from pyspark.sql import functions as func # 导入spark内置函数 # 计算缺失,collect...(thresh=2).show() # 4.填充缺失 # 对所有同一个填充缺失 df1.na.fill('unknown').show() # 5.不同用不同填充 df1.na.fill...deviation')) # 3.再计算标准差 stddev = math.floor(math.sqrt(devs.groupBy().avg('deviation').first()[0])) # 4.均值倍标准差替代离群

    10.4K10

    别说你会用Pandas

    个库使用场景有些不同,Numpy擅长于数值计算,因为它基于数组来运算,数组在内存布局非常紧凑,所以计算能力强。但Numpy不适合做数据处理和探索,缺少一些现成数据处理函数。...你可以同时使用Pandas和Numpy分工协作,做数据处理时Pandas,涉及到运算时Numpy,它们数据格式互转也很方便。...目前前言,最多人使用Python数据处理库仍然是pandas,这里重点说说它读取大数据一般方式。 Pandas读取大数据集可以采用chunking分块读取方式,多少读取多少,不会太占用内存。...,这可能会将所有数据加载到单个节点内存,因此对于非常大数据集可能不可行)。...,并对它们应用一些函数 # 假设我们有一个名为 'salary' ,并且我们想要增加它(仅作为示例) df_transformed = df.withColumn("salary_increased

    11310

    使用CDSW和运营数据库构建ML应用3:生产ML模型

    第1部分:使用PySpark和Apache HBase, 以及第2部分:使用PySpark和Apache HBase。 背景/概述 机器学习现已用于解决许多实时问题。一个大例是传感器数据。...在HBase和HDFS训练数据 这是训练数据基本概述: 如您所见,共有7,其中5是传感器读数(温度,湿度比,湿度,CO2,光)。...还有一个“日期,但是此演示模型不使用此列,但是任何时间戳都将有助于训练一个模型,该模型应根据一天时间考虑季节变化或AC / HS峰值。...这使我们可以将所有训练数据都放在一个集中位置,以供我们模型使用。 合并组训练数据后,应用程序将通过PySpark加载整个训练表并将其传递给模型。...其次,添加一个功能,当用户确认占用预测正确时,将其添加到训练数据。 为了模拟实时流数据,我每5秒在Javascript随机生成一个传感器

    2.8K10

    PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame结合体

    drop_duplicates函数功能完全一致 fillna:空填充 与pandasfillna功能一致,根据特定规则对空进行填充,也可接收字典参数对各指定不同填充 fill:广义填充 drop...:删除指定 最后,再介绍DataFrame几个通用常规方法: withColumn:在创建新或修改已有时较为常用,接收个参数,其中第一个参数为函数执行后列名(若当前已有则执行修改,否则创建新...),第二个参数则为该取值,可以是常数也可以是根据已有进行某种运算得到,返回是一个调整了相应列后新DataFrame # 根据age创建一个名为ageNew df.withColumn('...、datediff求日期差等 这些函数数量较多,且与SQL相应函数用法和语法几乎一致,无需全部记忆,仅在需要时查找使用即可。...05 总结 本文较为系统全面的介绍了PySparkSQL组件以及其核心数据抽象DataFrame,总体而言:该组件是PySpark一个重要且常用子模块,功能丰富,既继承了Spark core

    10K20

    【干货】Python大数据处理库PySpark实战——使用PySpark处理文本多分类问题

    给定一个犯罪描述,我们想知道它属于33类犯罪哪一类。分类器假设每个犯罪一定属于且仅属于33类一类。这是一个多分类问题。 输入:犯罪描述。...包含数量最多20类犯罪: from pyspark.sql.functions import col data.groupBy("Category") \ .count() \ .orderBy...label编码为一索引号(从0到label种类数-1),根据label出现频率排序,最频繁出现labelindex为0。...在该例子,label会被编码成从0到32整数,最频繁 label(LARCENY/THEFT) 会被编码成0。...3.交叉验证 交叉验证来优化参数,这里我们针对基于词频特征逻辑回归模型进行优化。

    26.1K5438

    基于PySpark流媒体用户流失预测

    完整数据集收集22277个不同用户日志,而子集仅涵盖225个用户活动。子集数据集包含58300个免费用户和228000个付费用户。个数据集都有18,如下所示。...下面一节将详细介绍不同类型页面 「page」包含用户在应用程序访问过所有页面的日志。...出于同样原因,「trend_act」和「trend_songs」之间有很高相关性。在这种情况下,我们决定简单地从所有进一步分析删除,只保留测量最重要交互作用变量。...基于交叉验证获得性能结果(AUC和F1分数衡量),我们确定了性能最好模型实例,并在整个训练集中对它们进行了再训练。...40] 梯度增强树GB分类器 maxDepth(最大树深度,默认=5):[4,5] maxIter(最大迭代次数,默认=20):[20,100] 在定义网格搜索对象,每个参数组合性能默认由4次交叉验证获得平均

    3.4K41

    大数据ETL实践探索(3)---- 大数据ETL利器之pyspark

    大数据ETL实践经验 ---- pyspark Dataframe ETL 本部分内容主要在 系列文章7 :浅谈pandas,pyspark 大数据ETL实践经验 上已有介绍 ,不用多说 ----...://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/2.4/spark.html 在官网文档基本上说比较清楚,但是大部分代码都是java ,所以下面我们给出...或者针对某一进行udf 转换 ''' #加一yiyong ,如果是众城数据则为zhongcheng ''' from pyspark.sql.functions import udf from...,百万级数据spark 加载成pyspark dataframe 然后在进行count 操作基本上是秒出结果 读写 demo code #直接pyspark dataframe写parquet...它不仅提供了更高压缩率,还允许通过已选定和低级别的读取器过滤器来只读取感兴趣记录。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。 ?

    3.8K20

    使用CDSW和运营数据库构建ML应用2:查询加载数据

    如果您用上面的示例替换上面示例目录,table.show()将显示仅包含这PySpark Dataframe。...Spark SQL 使用PySpark SQL是在Python执行HBase读取操作最简单、最佳方法。...HBase表更新数据,因此不必每次都重新定义和重新加载df即可获取更新。...视图本质上是针对依赖HBase最新数据例。 如果您执行读取操作并在不使用View情况下显示结果,则结果不会自动更新,因此您应该再次load()以获得最新结果。 下面是一个演示此示例。...3.6版本不同,PySpark无法使用其他次要版本运行 如果未设置环境变量PYSPARK_PYTHON和PYSPARK_DRIVER_PYTHON或不正确,则会发生此错误。

    4.1K20

    Java面试手册:数据库 ②

    数据库组成:一个数据库是由多张表组成,数据库数据保存在数据表,数据白由部分组成 表结构:信息--->字段 表数据:行信息---> SQL入门 ?...主键 null 数据类型 字段长度 基本数据类型 字符串类型(char固定长度,varchar可变长度,多少给多少) 数值类型 日期和时间类型 规划 完整性约束 实体完整性:又称为行完整性,要求表不能存在完全相同行...可以主键子句或者主键短语来定义 建表时定义主键 添加主键 参照完整性:又称引用完整性,指标简规则,卓用于有关联张或张以上表,通过使用主键和外键(或为一键)之间关系,使表中键值在相关表中保持一致...id = 2; 字符串函数: insert(s1,index,length,s2):s1表示要替换字段;index表示要替换开始位置;length表示要替换长度;s2表示要替换内容,select...check 约束用来限制中值范围 default 约束用于向插入默认 创建表实例 ``` create table student( id integer primary key

    1.3K20

    PySpark 读写 JSON 文件到 DataFrame

    本文中,云朵君将和大家一起学习了如何将具有单行记录和多行记录 JSON 文件读取到 PySpark DataFrame ,还要学习一次读取单个和多个文件以及使用不同保存选项将 JSON 文件写回...注意: 开箱即用 PySpark API 支持将 JSON 文件和更多文件格式读取到 PySpark DataFrame 。...只需将目录作为json()方法路径传递给该方法,我们就可以将目录所有 JSON 文件读取到 DataFrame 。...使用 PySpark StructType 类创建自定义 Schema,下面我们启动这个类并使用添加方法通过提供列名、数据类型和可为空选项向其添加。...例如,如果想考虑一个为 1900-01-01 日期,则在 DataFrame 上设置为 null。

    95420

    spark 数据处理 -- 数据采样【随机抽样、分层抽样、权重抽样】

    它是从一个可以分成不同子总体(或称为层)总体,按规定比例从不同层随机抽取样品(个体)方法。这种方法优点是,样本代表性比较好,抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。...定量调查分层抽样是一种卓越概率抽样方式,在调查中经常被使用。 选择分层键,假设分层键列为性别,其中男性与女性比例为6:4,那么采样结果样本比例也为6:4。...权重采样 选择权重,假设权重列为班级,样本A班级序号为2,样本B班级序号为1,则样本A被采样概率为样本B2倍。...,sample 函数用来随机抽样,主要是给dataset 。...sampleBy 是用来做分层抽样,主要是给dataframe

    6.1K10

    SQL、Pandas和Spark:这个库,实现了三大数据分析工具大一统

    导读 看过近期推文读者,想必应该知道笔者最近在开一个数据分析常用工具对比系列,主要是围绕SQL、Pandas和Spark三大个人常用数据分析工具,目前已完成了基本简介、数据读取、选取特定、常用数据操作以及窗口函数等...所以搭建pyspark环境首先需要安装JDK8,而后这里介绍种方式搭建pyspark运行环境: 1)pip install pyspark+任意pythonIDE pyspark作为python一个第三方库...进入pyspark环境,已创建好sc和spark个入口变量 pyspark环境搭建方式对比: 运行环境不同:pip源安装相当于扩展了python运行库,所以可在任何pythonIDE引入和使用...总体来看,种方式各有利弊,如果是进行正式开发和数据处理流程,个人倾向于选择进入第一种pyspark环境;而对于简单功能测试,则会优先使用pyspark.cmd环境。...02 三大数据分析工具灵活切换 在日常工作,我们常常会使用多种工具来实现不同数据分析需求,比如个人最多还是SQL、Pandas和Spark3大工具,无非就是喜欢SQL语法简洁易用、Pandas

    1.7K40

    独家 | 一文读懂PySpark数据框(附实例)

    大卸八块 数据框应用编程接口(API)支持对数据“大卸八块”方法,包括通过名字或位置“查询”行、和单元格,过滤行,等等。统计数据通常都是很凌乱复杂同时又有很多缺失或错误和超出常规范围数据。...让我们这些行来创建数据框对象: PySpark数据框实例1:国际足联世界杯数据集 这里我们采用了国际足联世界杯参赛者数据集。...数据框结构 来看一下结构,亦即这个数据框对象数据结构,我们将用到printSchema方法。这个方法将返回给我们这个数据框对象不同信息,包括每数据类型和其可为空限制条件。 3....列名和个数(行和) 当我们想看一下这个数据框对象各列名、行数或数时,我们用以下方法: 4. 描述指定 如果我们要看一下数据框某指定概要信息,我们会用describe方法。...这个方法会提供我们指定统计概要信息,如果没有指定列名,它会提供这个数据框对象统计信息。 5. 查询多 如果我们要从数据框查询多个指定,我们可以select方法。 6.

    6K10
    领券