spark=SparkSession.builder.appName("Row Count").getOrCreate()data=spark.read.csv("data.csv",header=True,inferSchema=True)row_count=data.count()print("The number of rows in the DataFrame is:",row_count) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 这样,我们就完成了使用pyspark统计DataFrame中行数...
from pyspark.sql import Row row = Row("user_id","name","age","score") row_user_id = ['a1','a2','a3','a4'] row_name = ['小明','小红','小强','小小'] row_age = [12,15,23,9] row_score = [56.5,23.0,84.0,93.5] sdf1 = sc.parallelize([row(row_user_id[i],row_name...
count().show() # 分组计算2:应用多函数 import pyspark.sql.functions as func color_df.groupBy("color").agg(func.max("length"), func.sum("length")).show() 8、join操作 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 1.生成测试数据 employees = [(1, "John", 25), (2, "Ray",...
GroupedData对象是一个特殊的DataFrame数据集 其类全名:<class 'pyspark.sql.group.GroupedData'> 这个对象是经过groupBy后得到的返回值, 内部记录了 以分组形式存储的数据 GroupedData对象其实也有很多API,比如前面的count方法就是这个对象的内置方法 除此之外,像:min、max、avg、sum、等等许多方法都存在 后续会再次使用...
pyspark之中 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sample=result.sample(False,0.5,0)# randomly select50%oflines — 1.2 列元素操作 — 获取Row元素的所有列名: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 r=Row(age=11,name='Alice')print r.columns #['age','name'] ...
[Row(name=u'Alice', count(1)=1), Row(name=u'Bob', count(1)=1)]>>>frompyspark.sqlimportfunctionsasF>>>sorted(gdf.agg(F.min(df.age)).collect()) [Row(name=u'Alice',min(age)=2), Row(name=u'Bob',min(age)=5)] (2)sum ...
spark = SparkSession.builder.appName('test').getOrCreate() sc = spark.sparkContext # 读取一个文件转化每一行为Row对象 lines = sc.textFile("file:///export/pyfolder1/pyspark-chapter03_3.8/data/sql/people.txt") parts = lines.map(lambda l: l.split(",")) # people = parts.map(lambda ...
81.pyspark.sql.functions.min(col) 82.pyspark.sql.functions.next_day(date, dayOfWeek) 83.pyspark.sql.functions.repeat(col, n) 84.pyspark.sql.functions.round(col, scale=0) 85.pyspark.sql.functions.row_number() 86.pyspark.sql.functions.second(col) 87.pyspark.sql.functions.size(col) 88.pyspa...
一、PySpark基础功能 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、union、unionAll、unionByName,row 合并(上下拼接) data_all = data_neg.unionByName(data_pos) 2、dataframe 样本抽样 data_all.sample(False, 0.5, 1000).count() 3、条件过滤 data_all.filter("label >= 1").count() 4、注册为临时表,再使用spark.sql 对dataframe进行操作 ...