scala> df.show(10)
+--------+------------------+------+
| R1| G2|labels|
+--------+------------------+------+
|148.6041|4.1254973506233155| 1.0|
|163.6788|2.8350005837741903| 1.0|
|153.9485|1.8033965176854478| 1.0|
|150.3755|1.5140336026654098| 1.0|
| 150.738|1.6580451019197278| 1.0|
|150.1358| 1.28157676321007| 1.0|
|150.0713|1.2962300876001915| 1.0|
| 157.623|1.5737972391639274| 1.0|
|157.7101| 1.490367458045163| 1.0|
|169.3828| 1.968593152482249| 1.0|
+--------+------------------+------+
only showing top 10 rows
单条件筛选
1、比较运算符“==”、"!="、">"、"<"、"<="、"
Pandas是Python
中
强大的
数据
分析库，如果你想高效处理
数据
，熟练掌握
DataFrame
的用法是必不可少的。本文介绍3种
筛选
DataFrame
中
包含特定字符串的列的方法。
匹配一个很简单,批量匹配如下
df_obj[df_obj['title'].str.contains(r'.*?n.*')] #使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?匹配0或1次
py
spark
dataframe
中
模糊匹配有两种方式
2.
spark
dataframe
api, filter rlike 联合使用
df1=d...
本文主要是
写
关于Scala如何操作
spark
的
DataFrame
，本文先介绍filter的用法，详细请看下面的步骤，以下所有的代码都是在IntelliJ Idea里面编
写
并且远程调试的。
先创建
spark
session对象，代码如下：
val conf = new
Spark
Conf().setAppName("Lz
Spark
DatasetExamples").setMaster("loc...
目录1 一般操作：查找和过滤1.1 读取
数据
源1.1.1读取json1.1.2 读取Hive表1.2 取
数据
列1.3 过滤算子filter(filter等价于where算子)2 聚合操作：groupBy和agg2.1 排序算子sort(sort等价于orderBy)2.2 分组函数groupBy2.2.1 分组计数2.2.2 分组后求最值、平均值、求和的方法2.2.3 分组后，求多个聚合值（最值、平均值等）。使用算子groupBy+agg2.2.4 分组聚合后取别名2.2.5 分组后行转列，使用pivot2
将 JSON 格式
数据
复制到 Linux 系统
中
，保存文件。为 JSON 文件创建
DataFrame
，并
写
出 Python 语句完成查询操作。（8）查询所有记录的name列，并为其取别名为username；（3）查询所有
数据
，打印时去除id字段；（2）查询所有
数据
，并去除重复的
数据
；（4）
筛选
出age>30的记录；（6）将
数据
按name升序排列；（10）查询年龄age的最小值。（9）查询年龄age的平均值；（5）将
数据
按age分组；（7）取出前3行
数据
；（1）查询所有
数据
；
awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和
数据
进行处理。
数据
可以来自标准输入(stdin)、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行
中
使用，但更多是作为脚本来使用。awk有很多内建的功能，比如数组、函数等，这是它和C语言的相同之处，灵活性
DF.filter("name=''") 过滤name等于空的行
DF.filter($"age" > 21).show() 过滤age大于21的行，必须增加语句：import
spark
.implicits._，否则$表达式会报错
DF.f...
