spark DataFrame 根据条件替换数据中的值，并保留非条件的原始值

最新推荐文章于 2025-10-30 14:06:52 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-30 14:06:52 发布 · 2.2k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#spark #大数据 #big data

该博客介绍了如何在PySpark中利用withColumn和otherwise子句处理数据帧中的缺失值。通过示例代码展示了当列值为空时，如何将列设置为0，否则保留原有列值的方法，这在数据预处理中非常实用。

otherwise子句不但能接收固定的值，还可以接收原来的列，保留列中原始的数据。如下：

dataF.withColumn(“newColumnName”,when(col(“columnName”).isNull,0).otherwise(col(“columnName”))).show(false)

在这里插入图片描述

如何在DataFrame中根据条件替换列中的值
猫敷雪
03-31 4091
语法: df[“column_name”] = np.where(df[“column_name”]==”value”, value_if_true, value_if_false)示例: 这个numpy.where()函数应该写上条件，如果条件为真，后面是值，如果条件为假，则是一个值。现在，我们要把性别栏中的所有 “女性 “改为0，”男性 “改为1。如果我们可以访问它，我们也可以操作它的值，是的！Pandas的掩蔽函数是为了用一个条件替换任何行或列的值。函数，我们可以访问一个列并通过一个条件改变它的值。
DataFrame条件替换列值的方法及示例代码
KsClang的博客
09-18 304
在数据分析和处理过程中，经常需要根据某些条件来替换DataFrame中列的特定值。本篇文章将详细介绍在Python中如何使用pandas库进行DataFrame条件替换操作，并提供相应的示例代码。首先，我们需要导入pandas库，并创建一个示例DataFrame作为基础数据。接下来，我们将介绍两种常用的方法来实现DataFrame条件替换操作。
你真的会用Pandas替换数据吗？这7种场景必须掌握
Instrustar的博客
10-30 552
掌握Pandas按条件替换DataFrame值的7种高效方法，解决数据清洗常见难题。涵盖数值替换、字符串匹配、多条件筛选等场景，使用loc、numpy.where等核心函数，提升处理效率。方法实用，值得收藏。
使用pandas的replace函数移除DataFrame中数值数据中的逗号并生成新的整型数据列
BugHunterX的博客
09-09 513
在这种情况下，我们可以使用pandas库中的replace函数来移除逗号，并将处理后的数据生成一个新的整型数据列。希望本文对你理解如何使用pandas的replace函数移除DataFrame中数值数据中的逗号并生成新的整型数据列有所帮助！通过以上步骤，我们成功地使用pandas的replace函数移除了DataFrame中数值数据中的逗号，并生成了新的整型数据列。现在，我们使用replace函数移除逗号。使用pandas的replace函数移除DataFrame中数值数据中的逗号并生成新的整型数据列。
dataframe 修改某列_Spark DataFrame：提取某列并修改/ Column更新、替换
weixin_39529128的博客
12-22 2329
1.concat(exprs:Column*):Columnfunction note： Concatenates multiple input columns together into a single column. The function works with strings, binary and compatible array columns.我的问题： dateframe中的...
Spark Sql DataFrame修改查询结果列值column value
linshow的专栏
01-27 2301
Scala中更改Spark Sql DataFrame中列值，使用.withColumn()函数。 withColumn()也可以对列进行重命名，类似函数有withColumns()。示例如下 import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} import org.apache.spark.sql.functions._ object TestSql { def main(args: Array[String]): Unit = { v
精选资源
Hive on Spark 离线数仓生成的原始数据
02-12
在大数据处理领域，Hive on Spark 是一种将 Apache Hive 的执行引擎替换为 Apache Spark 的解决方案，从而提升数据处理性能和效率。Hive 提供了一种SQL-like 的查询语言（HQL）来操作大规模数据，而Spark则是一个...
Spark在大数据ETL中的应用：数据清洗与转换实战
AI天才研究院
05-07 1427
随着企业数据量呈指数级增长（IDC预测2025年全球数据量将达175ZB），传统ETL工具（如Kettle、Informatica）在处理PB级数据时面临计算效率低、扩展性差等瓶颈。Spark凭借内存计算、分布式架构和对结构化/非结构化数据的统一处理能力，成为大数据ETL的事实标准。本文聚焦Spark在数据清洗（Data Cleaning）与转换（Data Transformation）阶段的核心应用，覆盖从基础操作到复杂业务规则的全场景。核心概念：明确ETL与Spark的技术关联。
Spark SQL的基本架构与DataFrame概述
日常分享数据分析开发、编程语言内容
03-14 1089
Spark SQL的基本架构与DataFrame概述
SparkSQL-对数据缺失和异常值进行处理
dafsq的博客
03-18 2671
SparkSQL-对数据缺失和异常值进行处理
spark dataframe 将每一列中的空字符(或其它值)替换成null
枪枪枪的博客
04-27 3233
var offlineData: DataFrame = ...... val offlineDataFieldName: Array[String] = offlineData.schema.names (0 until offlineDataFieldName.length).foreach(idx => { offlineData = offlineData.withColumn( offlineDataFieldName.apply(idx)
python条件替换_python – Pandas DataFrame：根据条件替换列中...
weixin_39956353的博客
12-09 1429
您需要选择该列：In [41]:df.loc[df['First Season'] > 1990, 'First Season'] = 1dfOut[41]:Team First Season Total Games0 Dallas Cowboys 1960 8941 Chicago Bears 1920 ...
spark业务开发-列值替换
w757227129的博客
01-15 1632
spark业务开发-列值替换 项目地址:https://gitee.com/cch-bigdata/spark-process.git 输入数据 order_number,order_date,purchaser,quantity,product_id,remark 10001,2016-01-16,1001,1,102,机q器w记e录r 10003,2016-01-17,1002,2,105,人工记录 10002,2016-01-19,1002,3,106,人工补录 10004,2016-02-21,
Spark之dataframe操作大全
czy的博客
11-11 2746
一、datafram描述 DataFrame 是一种不可变的分布式数据集，这种数据集被组织成指定的列，类似于关系数据库中的表。数据集的每一列都带有名称和类型，对于数据的内部结构又很强的描述性。 二、datafram特点 1、支持 KB 级到 PB 级得到数据处理 2、支持多种数据格式和存储系统 3、通过 Spark SQL Catalyst 优化器可以进行...
SparkSQL（11）DataFrame基本API的操作-2-(DSL)
小蚯蚓的博客
11-03 1062
1.DataFrame基本操作API （1）casewhen PersonDF.select(PersonDF.col("empName"),PersonDF.col("salary"), when(PersonDF.col("salary") <= 2000,"底薪") .when(PersonDF.col("salary") > 2000 &amp
Spark之CASE...WHEN...THEN...的两种实现方式
liuxiangke0210的专栏
07-22 5811
在Spark中，dataframe是常用的数据格式，类似于数据库中的表。本文将介绍如何在dataframe中实现CASE…WHEN…THEN的两种方法。 一种是将dataframe看成数据库中的表，即使用createOrReplaceTempView（）函数，之后利用数据库的CASE…WHTN…THEN进行操作。另一种方法是，利用pyspark.sql.functions的when().othe...
Spark：DataFrame介绍及使用
m0_70882914的博客
10-13 1630
DataFrame介绍及使用
[2.3]Spark DataFrame操作（二）之通过编程动态完成RDD与DataFrame的转换
Memory of Mr.Snail
05-26 4702
参考Spark官网 DT大数据梦工厂场景上一篇博客将待分析数据影射成JavaBean的字段，然后通过def createDataFrame(data:java.util.List[_],beanClass:Class[_]):DataFrame完成了RDD与DataFrame的转换;今天换一种实现方式：构建StructType，通过def createDataFrame(rowRDD: RDD[R
dataframe修改某一列的值
最新发布
11-27
引用[2]则提到了根据条件替换列中的值，使用apply函数和lambda表达式。 用户的问题是如何在DataFrame中修改某一列的值，我们需要根据不同的修改需求提供不同的方法。 常见修改列值的方法： 1. 直接赋值：如果...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

风翔

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值