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准备源数据演示#xff1a; 完整实例代码#xff1a; 前言#xff1a; withColumn()#xff1a;是Apache Spark中用于DataFrame操作的函数之一。它的作用是在DataFrame中添加或替换列#xff0c;或者对…目录 前言 spark withColumn的语法及使用
准备源数据演示 完整实例代码 前言 withColumn()是Apache Spark中用于DataFrame操作的函数之一。它的作用是在DataFrame中添加或替换列或者对现有列进行转换操作 spark withColumn的语法及使用 1. 用withColumn为Dataframe添加新列 2. 改变现有列 3. 将现有列派生出新列 4 .更改数据类型可以在改变该列的同时进行类型转换 5 .重命名列名需要使用DataFrame的withColumnRenamed) 6. 删除一个列 使用drop 准备源数据演示 import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.functions.{col, lit, rand, round}object text {def main(args: Array[String]): Unit {//新建sparkval spark new SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(text)val sc SparkSession.builder().config(spark).getOrCreate()//准备源数据val tuples Seq((小白, 19, 江西),(小红, 20, 安徽),(小兰, 21, 河北))val frame sc.createDataFrame(tuples).toDF(name,age,address)frame.show() 输出结果为 --------------------- |name|age|address| --------------------- |小白 | 19 | 江西| |小红 | 20 | 安徽| |小兰 | 21 | 河北| ----------------------- 1.withColumn 添加新列 //语法withColumn(colName : String, col : Column) : DataFrame 例子 //1. 用withColumn为dataframe 添加新列
val seq Seq(小新, 22, 北京)
val frame1 : DataFrame frame.withColumn(new,round(rand()*100,1) )
frame1.show() //打印 输出结果为 ------------------------- |name|age|address| new| ------------------------ |小白| 19 | 江西|27.7 | |小红| 20 | 安徽|98.2 | |小兰| 21 | 河北|51.0 | ---------------------- 2. 改变现有列 //2. 改变现有列
val frame2: DataFrame frame.withColumn(age, col(age) - 5)frame2.show() // 打印 输出结果为 ------------------- |name|age|address| ------------------- |小白 | 14| 江西| |小红 | 15| 安徽| |小兰 | 16| 河北| ------------------- 3.将现有列派生出新列 //3.将现有列派生出新列
val frame3 : DataFrame frame.withColumn(newCol, col(age)*10)frame3.show() 输出结果为 ------------------------------ |name|age|address|newCol| ------------------------------ |小白 | 19 | 江西| 190| |小红 | 20 | 安徽| 200| |小兰 | 21 | 河北| 210| -------------------- 4.更改数据类型可以在改变该列的同时进行类型转换 //4.更改数据类型可以在改变该列的同时进行类型转换
val frame4 : DataFrame frame.withColumn(age, col(age).cast(float))frame4.show 输出结果为 --------------------- |name| age|address| --------------------- |小白 |19.0 | 江西| |小红 |20.0 | 安徽| |小兰 |21.0 | 河北| --------------------- 5.重命名列名需要使用DataFrame的withColumnRenamed) // 5.重命名列名需要使用DataFrame的withColumnRenamed)val frame5: DataFrame frame.withColumnRenamed(address, 省份)frame5.show() 输出结果为 ------------------ |name|age|省份| ---------------- |小白 | 19 |江西| |小红 | 20 |安徽| |小兰 | 21 |河北| ----------------- 6. 删除一个列 使用drop // 6. 删除一个列 使用dropval frame6: DataFrame frame.drop(age)frame6.show 输出结果为 |name|address| -------------- |小白 | 江西| |小红 | 安徽| |小兰 | 河北| -------------- 完整实例代码 import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.functions.{col, lit, rand, round}object text {def main(args: Array[String]): Unit {//新建sparkval spark new SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(text)val sc SparkSession.builder().config(spark).getOrCreate()//准备源数据val tuples Seq((小白, 19, 江西),(小红, 20, 安徽),(小兰, 21, 河北))val frame sc.createDataFrame(tuples).toDF(name,age,address)frame.show()//1. 用withColumn为dataframe 添加新列val seq Seq(小新, 22, 北京)val frame1 : DataFrame frame.withColumn(new,round(rand()*100,1) )frame1.show()//2. 改变现有列
val frame2: DataFrame frame.withColumn(age, col(age) - 5)frame2.show() // 打印//3.将现有列派生出新列var a 省
val frame3 : DataFrame frame.withColumn(newCol, col(age)*10)frame3.show()//4.更改数据类型可以在改变该列的同时进行类型转换
val frame4 : DataFrame frame.withColumn(age, col(age).cast(float))frame4.show// 5.重命名列名需要使用DataFrame的withColumnRenamed)val frame5: DataFrame frame.withColumnRenamed(address, 省份)frame5.show()// 6. 删除一个列 使用dropval frame6: DataFrame frame.drop(age)frame6.show()}
}
