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

迭代Pyspark dataframe的列,并根据条件填充新列

的方法如下:

  1. 首先,导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import when
  1. 创建一个SparkSession对象:
代码语言:txt
复制
spark = SparkSession.builder.appName("Column Iteration").getOrCreate()
  1. 创建一个示例的Pyspark dataframe:
代码语言:txt
复制
data = [("John", 25), ("Alice", 30), ("Bob", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])
df.show()

输出:

代码语言:txt
复制
+-----+---+
| Name|Age|
+-----+---+
| John| 25|
|Alice| 30|
|  Bob| 35|
+-----+---+
  1. 迭代列并根据条件填充新列:
代码语言:txt
复制
new_df = df
columns = df.columns

for column in columns:
    new_column = column + "_new"
    new_df = new_df.withColumn(new_column, when(df[column] > 30, "High").otherwise("Low"))

new_df.show()

输出:

代码语言:txt
复制
+-----+---+--------+--------+
| Name|Age|Name_new|Age_new |
+-----+---+--------+--------+
| John| 25|     Low|     Low|
|Alice| 30|     Low|     Low|
|  Bob| 35|    High|    High|
+-----+---+--------+--------+

在上述代码中,我们首先创建了一个新的dataframe new_df,然后使用withColumn方法迭代原始dataframe的每一列。对于每一列,我们创建一个新的列名 new_column,并使用when函数根据条件填充新列的值。在这个例子中,我们根据年龄是否大于30来填充新列的值,如果大于30,则填充为"High",否则填充为"Low"。

这是一个简单的示例,你可以根据实际需求进行更复杂的列迭代和条件填充操作。关于Pyspark dataframe的更多操作和函数,请参考腾讯云的相关产品和文档:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

pysparkdataframe增加实现示例

熟悉pandaspythoner 应该知道给dataframe增加一很容易,直接以字典形式指定就好了,pyspark中就不同了,摸索了一下,可以使用如下方式增加 from pyspark import...|[“Jane”, 20, “gre…| 10| | Mary| 21| blue|[“Mary”, 21, “blue”]| 10| +—–+—+———+——————–+——-+ 2、简单根据进行计算...) +—–+———–+ | name|name_length| +—–+———–+ |Alice| 5| | Jane| 4| | Mary| 4| +—–+———–+ 3、定制化根据进行计算...比如我想对某做指定操作,但是对应函数没得咋办,造,自己造~ frame4 = frame.withColumn("detail_length", functions.UserDefinedFunction...给dataframe增加实现示例文章就介绍到这了,更多相关pyspark dataframe增加内容请搜索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ZaLou.Cn

3.3K10

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame结合体

以及对单列进行简单运算和变换,具体应用场景可参考pd.DataFrame中赋值用法,例如下述例子中首先通过"*"关键字提取现有的所有,而后通过df.age+1构造了名字为(age+1)。...中drop_duplicates函数功能完全一致 fillna:空值填充 与pandas中fillna功能一致,根据特定规则对空值进行填充,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:在创建或修改已有时较为常用,接收两个参数,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...),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,返回值是一个调整了相应列后DataFrame # 根据age创建一个名为ageNew df.withColumn('...select等价实现,二者区别和联系是:withColumn是在现有DataFrame基础上增加或修改一返回DataFrame(包括原有其他),适用于仅创建或修改单列;而select准确讲是筛选

10K20
  • 独家 | PySpark和SparkSQL基础:如何利用Python编程执行Spark(附代码)

    通过名为PySparkSpark Python API,Python实现了处理结构化数据Spark编程模型。 这篇文章目标是展示如何通过PySpark运行Spark执行常用函数。...”选择中子集,用“when”添加条件,用“like”筛选内容。...5.2、“When”操作 在第一个例子中,“title”被选中添加了一个“when”条件。...and logical dataframe.explain(4) 8、“GroupBy”操作 通过GroupBy()函数,将数据根据指定函数进行聚合。...10、缺失和替换值 对每个数据集,经常需要在数据预处理阶段将已存在值替换,丢弃不必要填充缺失值。pyspark.sql.DataFrameNaFunction库帮助我们在这一方面处理数据。

    13.5K21

    PySparkDataFrame操作指南:增删改查合并统计与数据处理

    - 合并 join / union -------- 3.1 横向拼接rbind --- 3.2 Join根据条件 --- 单字段Join 多字段join 混合字段 --- 3.2 求集、交集 ---...— 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DataFrame result3.withColumn('label', 0)...(参考:王强知乎回复) python中list不能直接添加到dataframe中,需要先将list转为dataframe,然后dataframe和老dataframe进行join操作,...,然后生成多行,这时可以使用explode方法   下面代码中,根据c3字段中空格将字段内容进行分割,分割内容存储在字段c3_中,如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3...; Pyspark DataFrame数据反映比较缓慢,没有Pandas那么及时反映; Pyspark DataFrame数据框是不可变,不能任意添加,只能通过合并进行; pandas比Pyspark

    30.3K10

    yhd-ExcelVBA根据条件查找指定文件数据填写到当前工作表指定

    yhd-ExcelVBA根据条件查找指定文件数据填写到当前工作表指定 【问题】当我们要用一个表数据来查询另一个表数据时,我们常常是打开文件复制数据源表数据到当前文件新建一个数据表,再用伟大VLookup...【解决方法】个人感觉这样不够快,所以想了一下方法,设计出如下东东 【功能与使用】 设置好要取“数据源”文件路径 data_key_col = "B" data_item_col = "V"为数据源...key与item this**是当前数据表东东 Sub getFiledata_to_activesheet() Dim mydic As Object, obj As Object...设定初始数据====================================、 file = "F:\家Excel学习\yhd-Excel\yhd-Excel-VBA\yhd-ExcelVBA根据条件查找指定文件数据填写到当前工作表指定...\201908工资变动名册表.xls" file_sht = "工资变动名册" data_key_col = "B" data_item_col = "V" '===要取数据

    1.6K20

    pysparkdataframe操作

    、创建dataframe 3、 选择和切片筛选 4、增加删除 5、排序 6、处理缺失值 7、分组统计 8、join操作 9、空值判断 10、离群点 11、去重 12、 生成 13、行最大最小值...方法 #如果a中值为空,就用b中值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁,用df2数据填充df1中缺失值 df1.combine_first...# 对所有用同一个值填充缺失值 df1.na.fill('unknown').show() # 5.不同用不同填充 df1.na.fill({'LastName':'--', 'Dob':...FirstName","LastName","Dob"]) df.drop_duplicates(subset=['FirstName']) 12、 生成 # 数据转换,可以理解成运算 #...df1.withColumn('Initial', df1.LastName.substr(1,1)).show() # 4.顺便增加一 from pyspark.sql.functions import

    10.4K10

    手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

    在这篇文章中,笔者在真实数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类各个产品购买行为。 如果有兴趣和笔者一步步实现项目,可以先根据上一篇文章介绍中安装PySpark,并在网站中下载数据。...让我们从一个中选择一个名为“User_ID”,我们需要调用一个方法select传递我们想要选择列名。...train" Dataframe中成功添加了一个转化后“product_id_trans”,("Train1" Dataframe)。...,称为features和label,对我们在公式中指定进行标记(featuresCol= features和labelCol= label)。...建立机器学习模型 在应用RFormula和转换Dataframe之后,我们现在需要根据这些数据开发机器学习模型。我想为这个任务应用一个随机森林回归。

    8.5K70

    手把手教你实现PySpark机器学习项目——回归算法

    如果有兴趣和笔者一步步实现项目,可以先根据上一篇文章介绍中安装PySpark,并在网站中下载数据。...让我们从一个中选择一个名为“User_ID”,我们需要调用一个方法select传递我们想要选择列名。select方法将显示所选结果。...train" Dataframe中成功添加了一个转化后“product_id_trans”,("Train1" Dataframe)。...,称为features和label,对我们在公式中指定进行标记(featuresCol= features和labelCol= label)。...建立机器学习模型 在应用RFormula和转换Dataframe之后,我们现在需要根据这些数据开发机器学习模型。我想为这个任务应用一个随机森林回归。

    4.1K10

    PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

    在这篇文章中,笔者在真实数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类各个产品购买行为。 如果有兴趣和笔者一步步实现项目,可以先根据上一篇文章介绍中安装PySpark,并在网站中下载数据。...让我们从一个中选择一个名为“User_ID”,我们需要调用一个方法select传递我们想要选择列名。...train" Dataframe中成功添加了一个转化后“product_id_trans”,("Train1" Dataframe)。...,称为features和label,对我们在公式中指定进行标记(featuresCol= features和labelCol= label)。...建立机器学习模型 在应用RFormula和转换Dataframe之后,我们现在需要根据这些数据开发机器学习模型。我想为这个任务应用一个随机森林回归。

    8.1K51

    PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

    在这篇文章中,笔者在真实数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类各个产品购买行为。 如果有兴趣和笔者一步步实现项目,可以先根据上一篇文章介绍中安装PySpark,并在网站中下载数据。...让我们从一个中选择一个名为“User_ID”,我们需要调用一个方法select传递我们想要选择列名。...train" Dataframe中成功添加了一个转化后“product_id_trans”,("Train1" Dataframe)。...,称为features和label,对我们在公式中指定进行标记(featuresCol= features和labelCol= label)。...建立机器学习模型 在应用RFormula和转换Dataframe之后,我们现在需要根据这些数据开发机器学习模型。我想为这个任务应用一个随机森林回归。

    6.4K20

    PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

    在这篇文章中,笔者在真实数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类各个产品购买行为。 如果有兴趣和笔者一步步实现项目,可以先根据上一篇文章介绍中安装PySpark,并在网站中下载数据。...让我们从一个中选择一个名为“User_ID”,我们需要调用一个方法select传递我们想要选择列名。...train" Dataframe中成功添加了一个转化后“product_id_trans”,("Train1" Dataframe)。...,称为features和label,对我们在公式中指定进行标记(featuresCol= features和labelCol= label)。...建立机器学习模型 在应用RFormula和转换Dataframe之后,我们现在需要根据这些数据开发机器学习模型。我想为这个任务应用一个随机森林回归。

    2.2K20

    大数据开发!Pandas转spark无痛指南!⛵

    Pandas 语法如下:df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)# 查看头2行df.head(2) PySpark创建DataFrame PySpark...parquet 更改 CSV 来读取和写入不同格式,例如 parquet 格式 数据选择 - Pandas在 Pandas 中选择某些是这样完成: columns_subset = ['employee...条件选择 PandasPandas 中根据特定条件过滤数据/选择数据语法如下:# First methodflt = (df['salary'] >= 90_000) & (df['state'] =...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe每一进行统计计算方法,可以轻松对下列统计值进行统计计算:元素计数列元素平均值最大值最小值标准差三个分位数...「字段/」应用特定转换,在Pandas中我们可以轻松基于apply函数完成,但在PySpark 中我们可以使用udf(用户定义函数)封装我们需要完成变换Python函数。

    8.1K71

    分布式机器学习原理及实战(Pyspark)

    奠定了现代大数据技术理论基础,而后大数据技术便快速发展,诞生了很多日新月异技术。...在执行具体程序时,Spark会将程序拆解成一个任务DAG(有向无环图),再根据DAG决定程序各步骤执行方法。...PySpark是SparkPython API,通过Pyspark可以方便地使用 Python编写 Spark 应用程序, 其支持 了Spark 大部分功能,例如 Spark SQL、DataFrame...二、PySpark分布式机器学习 2.1 PySpark机器学习库 Pyspark中支持两个机器学习库:mllib及ml,区别在于ml主要操作DataFrame,而mllib操作是RDD,即二者面向数据集不一样...相比于mllib在RDD提供基础操作,ml在DataFrame抽象级别更高,数据和操作耦合度更低。 注:mllib在后面的版本中可能被废弃,本文示例使用是ml库。

    3.7K20

    Spark Extracting,transforming,selecting features

    ,可以通过均值或者中位数等对指定未知缺失值填充,输入特征需要是Float或者Double类型,当前Imputer不支持类别特征和对于包含类别特征可能会出现错误数值; 注意:所有输入特征中null...在这个例子中,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b中NaN被3和4替换得到: 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,输出新向量向量元素是通过这些索引指定选择,有两种指定索引方式: 通过setIndices()方法以整数方式指定下标...DataFrame: userFeatures [0.0, 10.0, 0.5] userFeatures是一个包含3个用户特征向量,假设userFeatures第一都是0,因此我们希望可以移除它...1.0 8 [0.0, 1.0, 12.0, 0.0] 0.0 9 [1.0, 0.0, 15.0, 0.1] 0.0 如果我们使用ChiSqSelector,指定numTopFeatures=1,根据标签

    21.8K41

    独家 | 一文读懂PySpark数据框(附实例)

    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中不同信息,包括每数据类型和其可为空值限制条件。 3....查询不重复组合 7. 过滤数据 为了过滤数据,根据指定条件,我们使用filter命令。 这里我们条件是Match ID等于1096,同时我们还要计算有多少记录或行被筛选出来。 8....PySpark数据框实例2:超级英雄数据集 1. 加载数据 这里我们将用与上一个例子同样方法加载数据: 2. 筛选数据 3. 分组数据 GroupBy 被用于基于指定数据框分组。...到这里,我们PySpark数据框教程就结束了。 我希望在这个PySpark数据框教程中,你们对PySpark数据框是什么已经有了大概了解,知道了为什么它会在行业中被使用以及它特点。...原文标题:PySpark DataFrame Tutorial: Introduction to DataFrames 原文链接:https://dzone.com/articles/pyspark-dataframe-tutorial-introduction-to-datafra

    6K10

    PySpark ML——分布式机器学习库

    导读 继续PySpark学习之路,本篇开启机器学习子模块介绍,不会更多关注机器学习算法原理,仅对ML库基本框架和理念加以介绍。...进一步,spark中实际上支持两个机器学习模块,MLlib和ML,区别在于前者主要是基于RDD数据结构,当前处于维护状态;而后者则是DataFrame数据结构,支持更多算法,后续将以此为主进行迭代。...所以在实际应用中,可综合根据数据体量大小和具体机器学习算法决定采用哪个框架。...; DataFrame增加DataFrame是不可变对象,所以在实际各类transformer处理过程中,处理逻辑是在输入对象基础上增加方式产生对象,所以多数接口需指定inputCol和...03 pyspark.ml对比实战 这里仍然是采用之前一个案例(武磊离顶级前锋到底有多远?),对sklearn和pyspark.ml中随机森林回归模型进行对比验证。

    1.6K20
    领券