DataFrame'ini filtreleme

Önceki egzersizde, DataFrame'i sütun bazında alt kümeye ayırmak için ağırlıklı olarak kullanılan select() operatörünü kullanmıştın. Peki, bir koşula göre (örneğin, cinsiyeti Female olan tüm satırları seçmek) alt küme oluşturmak istersen ne yaparsın? Bu egzersizde, people_df DataFrame'inde 'sex' değeri female ve male olan satırları filtreleyip iki farklı veri kümesi oluşturacaksın. Son olarak, bu veri kümelerinin her birindeki satır sayısını sayacaksın.

Unutma, çalışma alanında zaten bir SparkSession spark ve bir DataFrame people_df bulunuyor.

Bu egzersiz

PySpark ile Big Data Temelleri

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

people_df DataFrame'ini filtreleyerek cinsiyeti female olan tüm satırları seç ve people_df_female DataFrame'ini oluştur.
people_df DataFrame'ini filtreleyerek cinsiyeti male olan tüm satırları seç ve people_df_male DataFrame'ini oluştur.
people_df_female ve people_df_male DataFrame'lerindeki satır sayılarını say.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Filter people_df to select females 
people_df_female = people_df.____(people_df.____ == "female")

# Filter people_df to select males
people_df_male = people_df.____(____ == "____")

# Count the number of rows 
print("There are {} rows in the people_df_female DataFrame and {} rows in the people_df_male DataFrame".format(people_df_female.____(), people_df_male.____()))

Kodu Düzenle ve Çalıştır