С колоннами: описание, фото и цена строительства

Дом с колоннами

Дом с колоннами

  • 3

    5417

  • mix» data-ping-position=»2″ data-featured-url=»https://kudago.com/msk/list/organnaya-muzyika-v-moskve/» data-item-url=»https://kudago.com/msk/list/organnaya-muzyika-v-moskve/» data-featured-path=»/msk/places/»>

    135

    165875

  • mix» data-ping-position=»2″ data-featured-url=»https://kudago.com/msk/list/kuda-shodit-s-detmi-9/» data-item-url=»https://kudago.com/msk/list/kuda-shodit-s-detmi-9/» data-featured-path=»/msk/places/»>

    13 50561

  • mix» data-ping-position=»2″ data-featured-url=»https://kudago.com/msk/list/6-kontsertov-dlya-vlyublyonnyih-v/» data-item-url=»https://kudago.com/msk/list/6-kontsertov-dlya-vlyublyonnyih-v/» data-featured-path=»/msk/places/»>

    43 101292

  • mix» data-ping-position=»3″ data-featured-url=»https://pnr360.ru/?utm_source=kudago&utm_medium=cpc&utm_term=interesnoe-mesto-panorama-360&utm_content=glavnaya&utm_campaign=promo&erid=Pb3XmBtzssmT9mgCd97sYX8ow3FtGtjmC5jadZY» data-item-url=»https://kudago.com/msk/place/interesnoe-mesto-panorama-360/» data-featured-path=»/msk/places/»>

    Реклама

    Реклама

    200428

  • 2082 618354

  • mix» data-ping-position=»3″ data-featured-url=»https://romanticroom.ru/?utm_source=kudago&erid=Pb3XmBtzt7GbZzb6LxAmbyhKZxpcvcm1UKjQUwg» data-item-url=»https://kudago.com/msk/event/entertainment-romanticheskoe-svidanie-na-67-etazhe/» data-featured-path=»/msk/places/»>

    Реклама

    Реклама

    33811

  • 11 12263

  • mix» data-ping-position=»3″ data-featured-url=»https://kudago.com/msk/place/attraktsion-faertag-v-strelkovom-klube-labirint/» data-item-url=»https://kudago.com/msk/place/attraktsion-faertag-v-strelkovom-klube-labirint/» data-featured-path=»/msk/places/»>

    8 2961

Фото: bryusov-per-19.gethome.ru

Фото: bryusov-per-19. gethome.ru

Фото: bryusov-per-19.gethome.ru

Фото: bryusov-per-19.gethome.ru

Главный фасад жилого дома, построенного совсем недавно — в 2007 году, замысловато подпирают гигантские каменные колонны, каждая из которых на вершине расщепляется и заканчивается кроной настоящего дерева. Это не муляж — по замыслу архитектора Алексея Бавыкина в вершине каждой из колонн располагается кадка с растением, которое так чудесно дополняет облик здания.

Каменные «стволы деревьев» играют здесь роль колонн (которые, в свою очередь, изначально заимствовали форму от деревьев), а живые растения в верхушке, напротив, становятся архитектурным элементом — ордером. Получается очень интересная игра со смыслами.

Примечательно, что дом построен по принципу колодца: некоторые окна выходят в замкнутый внутренний дворик со стеклянной крышей. То есть у жильцов дома будет полноценный летний сад, в котором можно отдохнуть в любой момент.

Необычные концерты в Соборе Петра и Павла. 12+

Джаз, средневековая и классическая музыка на органе. Реклама. ИП Романенко Олег Иванович. ИНН 771471613250

Смотреть расписание

Если вы нашли опечатку или ошибку, выделите фрагмент текста, содержащий её, и нажмите Ctrl+↵

Расположение

Адрес Дома с колоннами

Брюсов пер., д. 19

Дополнительная информация

Тип достопримечательности

  • необычные дома

Выберите рассылку:

Нажимая на кнопку «Подписаться», вы соглашаетесь на передачу и обработку предоставленной персональной информации в соответствии с условиями Политики конфиденциальности.

Подписка оформлена

Спасибо!

Красивые веранды с колоннами – 135 лучших фото, дизайн веранды в частном доме и на даче

The Austin

Channel Marker Builders LLC

Стильный дизайн: веранда на переднем дворе в стиле кантри с колоннами, навесом и металлическими перилами — последний тренд

Uniting a Blended Family Under 1 Roof

Brendan McHugh, Architect, Manasquan, NJ

This photo in a porch shows off the linear wood ceiling and the appeal of combining white with natural wood tones for a casual, beachy feel. The warm tone of the knotty wood beadboard ceiling is repeated in the copper flashing above the window trim on the exterior of the house. The crisp, white, horizontal siding and white columns contrast against the natural knotty pine beadboard ceiling for a warm casual feel. The siding is not lapped siding. Instead the outer surface of the siding is straight up and down without an angle. This simple profile along with the clean shadow line give the home a modern feel — thus updating it from the traditional coastal shingle style. The windows with their divided lites in a traditional grille pattern create a timeless style and allow light into the home. The white soffit is linear as well and also features linear slots to provide venting. All of these linear elements (of the trim, soffit, siding, ceiling) with the white create a very clean updated look to the exterior.

James Island Estate

Herlong Architects

Свежая идея для дизайна: веранда на переднем дворе в стиле неоклассика (современная классика) с колоннами, навесом и перилами из смешанных материалов — отличное фото интерьера

Timber Column Porch

Georgia Front Porch

This timber column porch replaced a small portico. It features a 7.5′ x 24′ premium quality pressure treated porch floor. Porch beam wraps, fascia, trim are all cedar. A shed-style, standing seam metal roof is featured in a burnished slate color. The porch also includes a ceiling fan and recessed lighting.

Elm Street Front Porch Remodel

Anthony James Master Builders, LLC

This beautiful home in Westfield, NJ needed a little front porch TLC. Anthony James Master builders came in and secured the structure by replacing the old columns with brand new custom columns. The team created custom screens for the side porch area creating two separate spaces that can be enjoyed throughout the warmer and cooler New Jersey months.

Front porch

Meyer Design

Beautiful wooden front door adds all the charm to this modern farmhouse porch. Architect: Meyer Design Photos: Jody Kmetz
Стильный дизайн: большая веранда на переднем дворе в стиле кантри с покрытием из бетонных плит, навесом и колоннами — последний тренд

Front Porch

Richard Bubnowski Design LLC

Front Porch Detail
Идея дизайна: веранда среднего размера на переднем дворе в морском стиле с колоннами, настилом, навесом и деревянными перилами

Halloween porch

RénoDéco etc.

Designer Lyne brunet
Источник вдохновения для домашнего уюта: большая веранда на переднем дворе в стиле кантри с колоннами и навесом

Yarranabbe House

Kate Nixon

Пример оригинального дизайна: большая веранда на заднем дворе в стиле неоклассика (современная классика) с колоннами, покрытием из плитки и навесом

Back Porch

CS Thomas Construction

Bevelo copper gas lanterns, herringbone brick floor, and «Haint blue» tongue and groove ceiling.
Источник вдохновения для домашнего уюта: веранда на заднем дворе в стиле кантри с мощением клинкерной брусчаткой, навесом, колоннами и деревянными перилами

Snoqualmie

Baluco

Modern Entry with natural beams
Идея дизайна: веранда на переднем дворе в стиле модернизм с навесом и колоннами

Ideal Corner Setting

Chapman Design Group, Inc.

Herringbone Brick Paver Porch
На фото: веранда среднего размера на переднем дворе в классическом стиле с колоннами и мощением клинкерной брусчаткой с

Architectural Landscape Lighting Elkhorn, Nebraska

McKay Landscape Lighting

«The owner wanted to softly highlight the architectural features — nothing over the top — and improve visibility. The home sits on top of a hill near a wooded area. The secluded property was very dark at night,» explains Coleman, outdoor lighting designer at McKay Landscape Lighting. The house pairs rustic and modern elements, «We wanted the lighting to naturally blend and enhance the different textures and elements they picked.» Coleman strategically uplit the house, creating unique shadowing effects while enhancing the beautiful stonework, wood cedar siding, and clean pitched roofline. A spotlight accents the stone chimney. The brick paved walkway to the front entrance is paired with stone steps to give it a rustic feel, «we staggered path lights to mark the elevation change and safely guide people to the front door. » read more: www.mckaylighting.com/blog/architectural-lighting-enhance-elkorn-home

Spark DataFrame withColumn — Spark By {Examples}

Spread the love

Spark withColumn() — это функция DataFrame, которая используется для добавления нового столбца в DataFrame, изменения значения существующего столбца, преобразования типа данных столбец, получить новый столбец из существующего столбца, в этом посте я проведу вас через часто используемые операции столбца DataFrame с примерами Scala.

  • Синтаксис и использование Spark withColumn()
  • Добавить новый столбец в DataFrame
  • Изменить значение существующего столбца
  • Извлечь новый столбец из существующего столбца
  • Изменить тип данных столбца
  • Добавить, заменить или обновить несколько столбцов
  • Переименовать имя столбца
  • Удалить столбец из нескольких столбцов DataFrame
  • 0

Включите JavaScript

Учебное пособие по PySpark для начинающих | Примеры Python

Синтаксис и использование Spark withColumn()

Spark withColumn() — это функция преобразования DataFrame, которая используется для управления значениями столбцов всех строк или выбранных строк в DataFrame.

Функция withColumn() возвращает новый кадр данных Spark после выполнения таких операций, как добавление нового столбца, обновление значения существующего столбца, получение нового столбца из существующего столбца и многое другое.

Ниже приведен синтаксис функции withColumn() .

withColumn (colName: строка, столбец: столбец): DataFrame

colName:String — укажите новый столбец, который вы хотите создать. используйте существующий столбец для обновления значения.

col:Column – выражение столбца.

Поскольку withColumn() является функцией преобразования, она не выполняется, пока не будет вызвано действие.

Метод Spark withColumn() вводит внутреннюю проекцию. Поэтому, вызывая его несколько раз, например, через циклы для добавления нескольких столбцов, можно создать большие планы, которые могут вызвать проблемы с производительностью и даже StackOverflowException . Чтобы избежать этого, используйте , выберите с несколькими столбцами одновременно.

Документация Spark

Во-первых, давайте создадим DataFrame для работы.

импортировать org.apache.spark.sql.{строка, SparkSession}
импортировать org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructType}
val data = Seq(Row(Row("Джеймс;","","Смит"),"36636","M","3000"),
      Строка(Строка("Майкл","Роза","")","40288","М","4000"),
      Строка(Строка("Роберт","","Уильямс"),"42114","М","4000"),
      Строка(Строка("Мария","Энн","Джонс"),"39192", "Ж", "4000"),
      Строка(Строка("Джен","Мэри","Браун"),"","F","-1")
)
схема val = новый StructType()
      .add("имя",новый StructType()
      .add("имя",StringType)
      .add("отчество",StringType)
      .add("фамилия",StringType))
      .добавить ("доб", StringType)
      .add("пол",StringType)
      .add("зарплата",StringType)
val df = spark.createDataFrame (spark.sparkContext.parallelize (данные), схема)

1.

Добавить новый столбец в DataFrame

Чтобы создать новый столбец, передайте желаемое имя столбца в первый аргумент функции преобразования withColumn(). Убедитесь, что этот новый столбец еще не присутствует в DataFrame, если он присутствует, он обновляет значение столбца. В приведенном ниже фрагменте функция lit() используется для добавления постоянного значения в столбец DataFrame. Мы также можем создать цепочку, чтобы добавить несколько столбцов.

импортировать org.apache.spark.sql.functions.lit
df.withColumn ("Страна", горит ("США"))
//цепочка для работы с несколькими столбцами
df.withColumn ("Страна", горит ("США"))
   .withColumn ("другой столбец", горит ("другое значение"))

Приведенный выше подход хорош, если вы манипулируете несколькими столбцами, но если вы хотите добавить или обновить несколько столбцов, не используйте цепочку withColumn(), так как это приводит к проблемам с производительностью, вместо этого используйте select() для обновления нескольких столбцов.

2. Изменить значение существующего столбца

Spark withColumn() Функцию DataFrame также можно использовать для обновления значения существующего столбца. Чтобы изменить значение, передайте существующее имя столбца в качестве первого аргумента и значение, которое будет назначено в качестве второго столбца. Обратите внимание, что второй аргумент должен быть Column type .

импортировать org.apache.spark.sql.functions.col
df.withColumn («зарплата», col («зарплата») * 100)

Этот фрагмент кода умножает значение «зарплата» на 100 и обновляет значение обратно в столбец «зарплата».

3. Создать новый столбец из существующего столбца

Чтобы создать новый столбец, укажите в первом аргументе имя, которое вы хотите использовать для нового столбца, и используйте второй аргумент для присвоения значения путем применения операции к существующему столбцу. .

df.withColumn("CopiedColumn",col("зарплата")* -1)

Этот фрагмент кода создает новый столбец «CopiedColumn» путем умножения столбца «salary» на значение -1.

4. Изменить тип данных столбца

Используя Spark withColumn для DataFrame и используя функцию приведения для столбца, мы можем изменить тип данных столбца DataFrame. Приведенный ниже оператор изменяет тип данных со строки на целое число для столбца «зарплата».

 df.withColumn("salary",col("salary").cast("Integer"))

5. Добавить, заменить или обновить несколько столбцов

Если вы хотите добавить, заменить или обновить несколько столбцов в Spark DataFrame, не рекомендуется связывать с функцией Column() , поскольку это приводит к проблемам с производительностью, и рекомендуется использовать select() после создания временного представления в DataFrame

df2.createOrReplaceTempView ("ЧЕЛОВЕК")
spark.sql("ВЫБРАТЬ зарплату*100 как зарплату, зарплату*-1 как CopiedColumn, 'США' как страну ОТ ЧЕЛОВЕКА").show()

6. Переименовать имя столбца

Хотя в примерах 6, 7 и 8 функция withColumn() не используется, мне все же хочется объяснить, как переименовывать, удалять и разделять столбцы, так как это может быть вам полезно. .

Чтобы переименовать существующий столбец, используйте функцию «withColumnRenamed» в DataFrame.

df.withColumnRenamed("gender","sex")

7. Удаление столбца

Используйте функцию drop() для удаления определенного столбца из DataFrame.

df.drop("CopiedColumn")

8. Разделить столбец на несколько столбцов

Хотя в этом примере не используется функция withColumn() , я все же чувствую, что полезно объяснить разделение одного столбца DataFrame на несколько столбцов с использованием функции преобразования Spark map() .

импортировать spark.implicits._
val columns = Seq("имя","адрес")
val data = Seq(("Роберт, Смит", "1 Main st, Newark, NJ, 92537"),
             («Мария, Гарсия», «Волнат-стрит, 3456, Ньюарк, Нью-Джерси, 94732»))
var dfFromData = spark.createDataFrame(данные).toDF(столбцы:_*)
dfFromData.printSchema()
val newDF = dfFromData.map(f=>{
val nameSplit = f.getAs[String](0). split(",")
val addSplit = f.getAs[String](1).split(",")
      (nameSplit(0),nameSplit(1),addSplit(0),addSplit(1),addSplit(2),addSplit(3))
    })
val finalDF = newDF.toDF("Имя","Фамилия",
             «Адресная строка1», «Город», «Штат», «Почтовый индекс»)
finalDF.printSchema()
finalDF.show(ложь)

В этом фрагменте столбец имени разделен на «имя», «фамилия» и столбец адреса на «Адресная строка 1», «Город», «Штат» и «Почтовый индекс». Выход ниже вывода:

корень
 |-- Имя: строка (nullable = true)
 |-- Фамилия: строка (nullable = true)
 |-- Адрес Строка 1: строка (можно обнулить = истина)
 |-- Город: строка (nullable = true)
 |-- Состояние: строка (nullable = true)
 |-- zipCode: строка (nullable = true)
+----------+---------+---------------+-------+----- +-------+
|Имя|Фамилия|Адресная строка1 |Город |Штат|индекс|
+----------+---------+---------------+-------+----- +-------+
|Роберт | Смит | 1 Главная улица | Ньюарк| Нью-Джерси | 92537 |
|Мария | Гарсия |3456 Ореховая ул. | Ньюарк| Нью-Джерси | 94732 |
+----------+---------+---------------+-------+----- +-------+

Примечание: Обратите внимание, что все эти функции возвращают новый кадр данных после применения функций вместо обновления кадра данных.

9. Полный пример Spark withColumn() 

импортировать org.apache.spark.sql.{строка, SparkSession}
импортировать org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructType}
импортировать org.apache.spark.sql.functions._
объект WithColumn {
  def main(args:Array[String]):Unit= {
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
      .мастер("местный[1]")
      .appName("SparkByExamples.com")
      .getOrCreate()
    val dataRows = Seq(Row(Row("Джеймс;","","Смит"),"36636","M","3000"),
      Строка(Строка("Майкл","Роза","")","40288","М","4000"),
      Строка(Строка("Роберт","","Уильямс"),"42114","М","4000"),
      Строка(Строка("Мария","Энн","Джонс"),"39192", "Ж", "4000"),
      Строка(Строка("Джен","Мэри","Браун"),"","F","-1")
    )
    схема val = новый StructType()
      . add("имя",новый StructType()
        .add("имя",StringType)
        .add("отчество",StringType)
        .add("фамилия",StringType))
      .добавить ("доб", StringType)
      .add("пол",StringType)
      .add("зарплата",StringType)
    val df2 = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(dataRows),схема)
    //Изменяем тип данных столбца
    df2.withColumn ("Зарплата", df2 ("Зарплата"). Cast ("Целое число"))
    // Извлекаем новый столбец из существующего
    val df4=df2.withColumn("CopiedColumn",df2("зарплата")* -1)
    //Преобразование существующего столбца
    val df5 = df2.withColumn («зарплата», df2 («зарплата») * 100)
    //Вы также можете связать withColumn для изменения нескольких столбцов
    // Переименование столбца.
    val df3=df2.withColumnRenamed("пол","пол")
    df3.printSchema()
    // Удаление столбца
    val df6 = df4.drop ("CopiedColumn")
    println(df6.columns.contains("CopiedColumn"))
    //Добавление буквального значения
    df2.withColumn («Страна», горит («США»)).  printSchema ()
    //Получение
    df2.show(ложь)
    df2.select("имя").show(false)
    df2.select("имя.имя").show(false)
    df2.select("имя.*").show(false)
    импортировать spark.implicits._
    val columns = Seq("имя","адрес")
    val data = Seq(("Роберт, Смит", "1 Main st, Newark, NJ, 92537"), ("Мария, Гарсия", "3456 Уолнат-стрит, Ньюарк, Нью-Джерси, 94732"))
    var dfFromData = spark.createDataFrame(данные).toDF(столбцы:_*)
    dfFromData.printSchema()
    val newDF = dfFromData.map(f=>{
      val nameSplit = f.getAs[String](0).split(",")
      val addSplit = f.getAs[String](1).split(",")
      (nameSplit(0),nameSplit(1),addSplit(0),addSplit(1),addSplit(2),addSplit(3))
    })
    val finalDF = newDF.toDF("Имя","Фамилия","Адрес Line1","Город","Штат","zipCode")
    finalDF.printSchema()
    finalDF.show(ложь)
    df2.createOrReplaceTempView ("ЧЕЛОВЕК")
    spark.sql("ВЫБРАТЬ зарплату*100 как зарплату, зарплату*-1 как CopiedColumn, 'США' как страну ОТ ЧЕЛОВЕКА").show()
  }
}

Полный код можно загрузить с GitHub

Приятного обучения !!

Связанные статьи

  • Как переименовать столбец DataFrame
  • Как отбросить DataFrame Column
  • Spark Join Types
  • Spark DataFrame Groupby ()
  • Spark Union и Unionall Примеры
  • Sparks Consect от DataFrame
  • Spark DataFrame DataFrame DataFrame
  • Spark Specment от DataFrame
  • Spark DataFrame. Выбрать первую строку каждой группы?
  • Spark DataFrame Где фильтр | Несколько условий

PySpark withColumn() Использование с примерами

Распространение любви

PySpark withColumn() — это функция преобразования DataFrame, которая используется для изменения значения, преобразования типа данных существующего столбца, создания нового столбца, и многое другое. В этом посте я познакомлю вас с часто используемыми операциями со столбцами PySpark DataFrame на примерах withColumn().

  • PySpark withColumn — для изменения столбца DataType
  • Преобразование/изменение значения существующего столбца
  • Создать новый столбец из существующего столбца
  • Добавить столбец с литеральным значением
  • Переименовать имя столбца
  • Удалить столбец DataFrame

Во-первых, давайте создадим DataFrame для работы.

data = [('Джеймс','','Смит','1991-04-01','М',3000),
  ("Майкл", "Роуз", ","2000-05-19", "М", 4000),
  («Роберт», «Уильямс», «1978-09-05», «М», 4000),
  («Мария», «Энн», «Джонс», «1967-12-01», «Ф», 4000),
  («Джен», «Мэри», «Браун», «17 февраля 1980 г. », «Ф», -1)
]
columns = ["имя","отчество","фамилия","доб","пол","зарплата"]
из pyspark.sql импортировать SparkSession
искра = SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate()
df = spark.createDataFrame (данные = данные, схема = столбцы)

Учебное пособие по PySpark для начинающих | Py…

Пожалуйста, включите JavaScript

Учебное пособие по PySpark для начинающих | Примеры Python

1. Изменение типа данных с помощью PySpark withColumn()

Используя PySpark withColumn() в DataFrame, мы можем преобразовать или изменить тип данных столбца. Чтобы изменить тип данных, вам также потребуется использовать функцию cast() вместе с withColumn(). Приведенный ниже оператор изменяет тип данных с String 9.От 0006 до Целое число для столбца оклад .

df.withColumn («Зарплата», col («Зарплата»). Cast («Целое число»)). Показать ()

2.

Обновление значения существующего столбца

PySpark withColumn() Функцию DataFrame также можно использовать для изменения значения существующего столбца. Чтобы изменить значение, передайте существующее имя столбца в качестве первого аргумента и значение, которое будет присвоено в качестве второго аргумента функции withColumn(). Обратите внимание, что второй аргумент должен быть равен 9.0005 Тип столбца . Также см. раздел Различные способы обновления столбца PySpark DataFrame.

df.withColumn («зарплата», col («зарплата») * 100). показать ()

Этот фрагмент кода умножает значение «зарплата» на 100 и обновляет значение обратно в столбец «зарплата».

3. Создать столбец из существующего

Чтобы добавить/создать новый столбец, укажите в качестве первого аргумента имя, которое вы хотите использовать для нового столбца, и используйте второй аргумент для присвоения значения путем применения операции к существующему столбцу. столбец. Также см. Различные способы добавления нового столбца в PySpark DataFrame.

df.withColumn("CopiedColumn",col("зарплата")* -1).show()

Этот фрагмент кода создает новый столбец «CopiedColumn» путем умножения столбца «salary» на значение -1.

4. Добавьте новый столбец с помощью withColumn()

Чтобы создать новый столбец, передайте имя столбца, которое вы хотите, в первый аргумент функции преобразования withColumn() . Убедитесь, что этот новый столбец еще не присутствует в DataFrame, если он присутствует, он обновляет значение этого столбца.

В приведенном ниже фрагменте функция PySpark lit() используется для добавления постоянного значения в столбец DataFrame. Мы также можем создать цепочку, чтобы добавить несколько столбцов.

df.withColumn («Страна», горит («США»)). Показать ()
df.withColumn ("Страна", горит ("США")) \
  .withColumn ("другой столбец", горит ("другое значение")) \
  .показывать()

5.

Переименовать имя столбца

Хотя вы не можете переименовать столбец с помощью withColumn, я все же хотел рассказать об этом, поскольку переименование — одна из распространенных операций, которые мы выполняем с DataFrame. Чтобы переименовать существующий столбец, используйте Функция withColumnRenamed() для DataFrame.

df.withColumnRenamed("пол","пол") \
  .show(усечение=ложь)

6. Удаление столбца из кадра данных PySpark

Используйте функцию «удалить», чтобы удалить определенный столбец из кадра данных.

df.drop ("зарплата") \
  .показывать()

Примечание: Обратите внимание, что все эти функции возвращают новый кадр данных после применения функций вместо обновления кадра данных.

7. PySpark withColumn() Полный пример 

 импортировать pyspark
из pyspark.sql импортировать SparkSession
из столбца импорта pyspark.sql.functions, горит
из pyspark.sql.types импортировать StructType, StructField, StringType, IntegerType
искра = SparkSession. builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate()
data = [('Джеймс','','Смит','1991-04-01','М',3000),
 ("Майкл", "Роуз", ","2000-05-19", "М", 4000),
 («Роберт», «Уильямс», «1978-09-05», «М», 4000),
 («Мария», «Энн», «Джонс», «1967-12-01», «Ф», 4000),
 («Джен», «Мэри», «Браун», «17 февраля 1980 г.», «Ф», -1)
]
columns = ["имя","отчество","фамилия","доб","пол","зарплата"]
df = spark.createDataFrame (данные = данные, схема = столбцы)
df.printSchema()
df.show (усечение = Ложь)
df2 = df.withColumn («зарплата», col («зарплата»). Cast («Целое число»))
df2.printSchema()
df2.show (усечение = Ложь)
df3 = df.withColumn («зарплата», col («зарплата») * 100)
df3.printSchema()
df3.show (усечение = Ложь)
df4 = df.withColumn("CopiedColumn",col("зарплата")* -1)
df4.printSchema()
df5 = df.withColumn ("Страна", горит ("США"))
df5.printSchema()
df6 = df.withColumn ("Страна", горит ("США")) \
 .withColumn ("другой столбец", горит ("другое значение"))
df6.printSchema()
df.withColumnRenamed("пол","пол") \
 .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *