Pyspark 数据框 OrderBy 列列表
Pyspark dataframe OrderBy list of columns
我尝试在写入 csv 之前在 pyspark 数据框中使用 OrderBy 函数,但如果我有列列表,我不确定是否使用 OrderBy 函数。
代码:
Cols = ['col1','col2','col3']
df = df.OrderBy(cols,ascending=False)
根据文档字符串/签名:
Signature: df.orderBy(*cols, **kwargs)
Docstring:
Returns a new :class:`DataFrame` sorted by the specified column(s).
:param cols: list of :class:`Column` or column names to sort by.
:param ascending: boolean or list of boolean (default True).
两者都
df = spark.createDataFrame([(1, 2, 3)] )
cols = ["_1", "_2", "_3"]
df.orderBy(cols, ascending=False)
和
df.orderBy(*cols, ascending=False)
有效,以及 list[pyspark.sql.Column]
.
的等效项
我尝试在写入 csv 之前在 pyspark 数据框中使用 OrderBy 函数,但如果我有列列表,我不确定是否使用 OrderBy 函数。
代码:
Cols = ['col1','col2','col3']
df = df.OrderBy(cols,ascending=False)
根据文档字符串/签名:
Signature: df.orderBy(*cols, **kwargs) Docstring: Returns a new :class:`DataFrame` sorted by the specified column(s). :param cols: list of :class:`Column` or column names to sort by. :param ascending: boolean or list of boolean (default True).
两者都
df = spark.createDataFrame([(1, 2, 3)] )
cols = ["_1", "_2", "_3"]
df.orderBy(cols, ascending=False)
和
df.orderBy(*cols, ascending=False)
有效,以及 list[pyspark.sql.Column]
.