df.groupby('State').applyInPandas(new_func, schema='State string,Count float').show(5) 1. 2. 3. 4. 5. 其结果如下: 注意applyInPandas方法中的schema参数中指定的是自定义函数的返回值的类型信息,这个参数可以使用DDL格式的字符串也可以使用pyspark.sql.types.DataType类型对象。 pivot: 透视表 pivot...
同样如果是删除的话,把select换为drop就行了。 pyspark的dataframe使用聚合操作和pandas的比较像,如下的格式: df2=df1.groupby('列名1','列名2').agg(count(df1.列1).alias('新列名'),sum(df1.列2).alias('新列名'),sum(df1.列3).alias('新列名')) 如何改列名。注意这里面是旧列名在前,新列名在...
resultRDD = (numbersRDD # In parentheses so we can write each .map(doubleIfOdd) # transformation in one line .filter(lambda x: x > 6) .distinct()) resultRDD.collect() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 结果: [8, 10, 18, 14] 1. 3,RDD间的操作 如果你手头上...
是指在pyspark中对DataFrame进行列变换的操作,同时保留原始索引。 在pyspark中,DataFrame是一种分布式的数据集合,类似于关系型数据库中的表。DataFrame cols的变换子集是指对DataFrame中的列进行选择、过滤或转换的操作。 保留索引意味着在进行列变换后,新生成的DataFrame仍然保留原始DataFrame的索引信息。 下面是一个示例代...
frompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession\.builder\.appName('my_app_name')\.getOrCreate() Spark初始化设置 frompyspark.sqlimportSparkSession# SparkSession 配置spark=SparkSession.builder\.appName("My test")\.getOrCreate()# spark.conf.set("spark.executor.memory", "1g")spark.conf.set(...
int_num=df.count() 取别名 代码语言:javascript 复制 df.select(df.age.alias('age_value'),'name') 查询某列为null的行: 代码语言:javascript 复制 from pyspark.sql.functionsimportisnull df=df.filter(isnull("col_a")) 输出list类型,list中每个元素是Row类: ...
cache pyspark文档 源码 demo# Persist this RDD with the default storage level (MEMORY_ONLY). RDD cache defcache(self):""" Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). """self.is_cached =Trueself.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)returnself ...
PySpark是Python中Apache Spark的接口。它不仅可以使用Python API编写Spark应用程序,还提供了PySpark shell,用于在分布式环境中交互分析数据。PySpark支持Spark的大多数功能,如Spark SQL、DataFrame、Streaming、MLlib(机器学习)和Spark Core。1.Spark SQL 和DataFrameSpark SQL是用于结构化数据处理的Spark模块。它提供了一种...
from pyspark.sql.functions import count # 查看各列非空记录的数量 df.agg(*[count(c).alias(c) for c in df.columns]).show() # 输出 +---+---+---+---+ | Id|Name|Sallary|DepartmentId| +---+---+---+---+ | 2| 2| 2| 1| +---+---+---+-...
StructField("user_count",StringType(),True),])df=spark.createDataFrame(data,schema=schema)df.printSchema()df.show(truncate=False) 3. 从数据源文件中创建 大部分情况下,我们都是从CSV,文本,JSON,XML等数据源文件中实时创建DataFrame。PySpark默认就支持许多数据格式,因此并不需要再单独导入其他库,我们可以...