pyspark 获取表的列名和列的结构组合的列表

最新推荐文章于 2023-03-22 23:38:15 发布

dj_wings空杯

最新推荐文章于 2023-03-22 23:38:15 发布

阅读量1.5k

点赞数 1

分类专栏： pyspark

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39349673/article/details/107554203

版权

pyspark 专栏收录该内容

8 篇文章

订阅专栏

mian_table.dtypes

第三个的列名：mian_table.dtypes[2][0]

第三个的列的类型：mian_table.dtypes[2][1]

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

dj_wings空杯

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

大数据领域结构化数据的处理技巧大揭秘

AI天才研究院

05-03

698

本文旨在为大数据工程师、数据分析师和数据科学家提供一套完整的结构化数据处理技术体系。结构化数据的特点和处理挑战高效ETL(抽取-转换-加载)流程设计大规模数据清洗和转换技术分布式环境下SQL查询优化主流大数据处理框架的比较和应用首先介绍结构化数据的基本概念和特点然后深入探讨核心处理技术和算法接着通过实际案例展示技术应用最后讨论工具选择和未来发展趋势结构化数据：具有明确定义格式和模式的数据，通常存储在关系型数据库中ETL。

pyspark dataframe存hive表

weixin_42864239的博客

08-20

4482

##pyspark dataframez存hive表需要写入hive表的dataframe为df_write,需要写入名为course_table的hive表 df_write.write.format("orc").mode("overwrite").saveAsTable("course_table") 这种表方式不用关心原来名为course_table的表结构和现有表结构是否一致，该写法...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【spark】表结构

qq_41372541的博客

03-22

336

1，编程的方式// Scala代码 import org . apache . spark . sql . types . _ val schema = StructType(Array(StructField("author" , StringType() , false) , StructField("title" , StringType() , false) , StructField("pages" , IntegerType() , false)))

[亲身实践]pyspark读取hive中的表的两种方式

weixin_44695793的博客

12-24

691

https://blog.youkuaiyun.com/m0_46651978/article/details/111618085

pyspark dataframe & pandas dataframe

Phyllis2016的博客

12-07

2439

pyspark创建的dataframe和普通pandasdataframe有很多容易使用上容易混淆的地方，特来梳理记录下。一、pandasdataframe特有的用法 data1.show(行数) 展示表结构和数据二、pysparkdataframe特有的用法 1、新增一列分配唯一切递增的id df.withColumn('new_id',fn.monotonically_increasing_id()).show() 三、两者相同用法的 1、describe() 2、head...

pyspark使用教程（一）

热门推荐

qq_29153321的博客

03-18

2万+

使用Pyspark教程，参考《Spark快速大数据分析》 1.Spark背景 Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce...

sql中中文列名

korein的专栏

09-24

7522

今天遇到一个问题：在拼一条动态Sql语句时，由于是用字段的值做列名，所以列名用到了汉字。一运行，报错：在“、”附件有语法错误。很纳闷，难道超长了？尝试在企业管理器中添加这个列名，发现添加完之后系统自动添加了一对中括号，对于"aa、bb","aa，bb"也都添加了中括号。看来是微软为了以防万一，连中文标点也谨慎处理了。 know了~~

pyspark知识1

08-08

总结一下，本篇文章涵盖了Pyspark中的数据帧操作，如列重命名和全连接，以及Hive中创建分区表的相关知识。这些技术在大数据处理和分析中是非常重要的工具，能够帮助我们有效地管理和查询大规模的数据集。理解并熟练...

pyspark笔记40-dataframe的read、agg集合函数、别名和数据缓存、设置断点

qq_39954916的博客

09-30

1785

对应课件：3.3 SparkSQL中的核心数据结构DataFrame第40.pdf 对应视频：40、agg聚合方法及数据缓存方法cache的讲解.mp4 一、spark.read方法读取文件创建dataframe。 dir(spark.read)查看。spark.read支持多种格式的文件的读取，包括：'csv', 'format', 'jdbc', 'json', 'load', 'option', 'options', 'orc', 'parquet', 'schema', 'table', 't

pyspark 读取本地csv_pyspark 读取csv文件创建DataFrame的两种方法

weixin_34620780的博客

03-01

1946

pyspark 读取csv文件创建DataFrame的两种方法方法一：用pandas辅助from pyspark import SparkContextfrom pyspark.sql import SQLContextimport pandas as pdsc = SparkContext()sqlContext=SQLContext(sc)df=pd.read_csv(r'game-click...

深入理解DataFrame结构：如何有效地对行和列进行求和

[深入理解DataFrame结构：如何有效地对行和列进行求和](https://www.delftstack.com/img/Python Pandas/ag feature image - pandas subtract two columns.png) 参考资源链接：[python中pandas.DataFrame对行与列...

PySpark数据分析基础：PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解

master_hunter的博客

07-19

9431

Spark框架深度理解一开发缘由及优缺点Spark框架深度理解二生态圈Spark框架深度理解三运行架构、核心数据集RDDPySpark只是通过JVM转换使得Python代码能够在Spark集群上识别运行。故Spark的绝大多数功能都可以被Python程序使用。一文速学-PySpark数据分析基础PySpark原理详解已经把PySpark运行原理讲的很清楚了，现在我们需要了解PySpark语法基础来逐渐编写PySpark程序实现分布式数据计算。已搭建环境Spark3.3.0Hadoop。...........

《Spark Python API 官方文档中文版》之 pyspark.sql (一)

zdy0_2004的专栏

11-04

7604

http://www.cnblogs.com/wonglu/p/7784556.html 摘要：在Spark开发中，由于需要用Python实现，发现API与Scala的略有不同，而Python API的中文资料相对很少。每次去查英文版API的说明相对比较慢，还是中文版比较容易get到所需，所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版，并亲测Demo的代码。在此记录一下，希望对那些对Spark感

pg导数据双引号设置/pyspark的Dataframe修改列名

sinat_26566137的博客

08-31

1553

导数据 \copy (select * from judgedoc limit 10) to '/home/sc/Downloads/tmp/judgedoc_tmp.csv' with ( FORMAT csv, DELIMITER ',', escape '\\', header true, quote '&amp;quot;', FORCE_QUOTE *, encoding 'UTF-8'); \cop...

PySpark处理数据并图表分析

大数据技术杂谈

04-25

4928

http://www.aboutyun.com/thread-18150-1-1.html PySpark简介官方对PySpark的释义为：“PySpark is the Python API for Spark”。也就是说pyspark为Spark提供的Python编程接口。 Spark使用py4j来实现python与java的互操作，从而实现使用python编写Spa

Spark SQL结构化数据文件处理

libaowenBlog的博客

08-17

1447

代码】Spark SQL结构化数据文件处理。

Python应用随笔3——pyspark读写数据库

制了个仗的博客

09-01

2390

本文围绕Zeppelin中使用pyspark读写MySQL、PG(PostgreSQL)/GP(Greenplum)展开

pyspark基础学习——数据处理

qq_55054198的博客

07-17

3679

使用pyspark进行csv文件导入、零值填充、求和、求平均等数据统计，同时还使用SQL语法进行处理，并将最终的结果导出成csv文件

Pyspark的Dataframe列名修改的两种方式

全世界的博客

07-23

1万+

有时候用spark的df做聚合操作时，需要重新命名聚合后结果的列名可以用以下两种方式聚合运算后直接输出结果，列名如下 df_res.agg({'member_name': 'count', 'income': 'sum', 'num': 'sum'}).withColumnRenamed("count(member_name)", "member_num").show() 想要把...

sparksql的leftjoin列名重复

最新发布

02-21

### 解决 Spark SQL 左连接后的重复列名问题当在 Spark SQL 中执行 `LEFT JOIN` 操作时，如果两个表中有相同名称的列，则这些列会在结果集中显示两次。为了避免这种情况并确保查询结果清晰明了，可以采取以下几种方法来处理重复列名。 #### 方法一：显式选择所需列通过指定要保留的具体列名，而不是使用通配符 (`*`) 来获取所有列，这样就可以控制最终输出的结果集结构。例如： ```sql SELECT a.order_id, a.driver_id, b.some_column_from_table_b -- 显式指定期望从右表选取哪些字段 FROM table_a AS a LEFT JOIN table_b AS b ON a.key = b.key; ``` 这种方法不仅解决了重复列的问题，还提高了性能，因为只选择了必要的列[^1]。 #### 方法二：重命名冲突列对于确实需要保留来自两侧表中同名列的情况，可以通过给它们赋予新的别名来进行区分。这同样适用于想要简化某些复杂表达式的场景： ```sql SELECT a.*, b.*, a.column_name AS column_name_left, -- 给左边表中的特定列起个别名 b.column_name AS column_name_right -- 给右边表中的相应列也起个别名 FROM table_a AS a LEFT JOIN table_b AS b ON a.key = b.key; ``` 此方式允许同时查看原始数据源里的各个版本的信息而不会混淆[^3]。 #### 方法三：利用 DataFrame API 进行更灵活的操作除了纯 SQL 查询外，在编程环境中还可以借助于 PySpark 或 Scala 的 DataFrame API 实现更加精细的数据转换逻辑。比如下面这段 Python 代码展示了如何仅提取所需的非冗余属性组合： ```python from pyspark.sql import functions as F result_df = df_a.join( df_b.select(F.col('key'), F.col('other_columns')), on=['key'], how='left' ).drop(df_b['column_with_same_name']) # 删除掉不需要的那一份副本 ``` 上述例子说明了即使是在程序化构建 ETL 流程里也可以轻松应对由关联操作引发的各种挑战[^2]。