1 DataFrame数据的行转列 1.1 需求 在做数据处理时我们可能会经常用到Apache Spark的 DataFrame来对数据进行处理,需要将行数据转成列数据来处理,例如一些指标数据一般会保存在KV类型数据库,根据几个字段作为key,将计算指标作为value保存起来,这样多个用户多个指标就会形成一个窄表,我们在使用这个数据时又希望按照每个用...
row_dict = row.asDict() # Add a new key in the dictionary with the new column name and value. row_dict['Newcol'] = math.exp(row_dict['rating']) # convert dict to row: newrow = Row(**row_dict) # return new row return newrow # convert ratings dataframe to RDD ratings_rdd =...
from pyspark.sql import Rowdf = spark.createDataFrame([ Row(name='Alice', age=5, height=80), Row(name='Alice', age=5, height=80), Row(name='Alice', age=10, height=80)])df.show()+---+---+---+| name|age|height|+---+---+---+|Alice| 5| 80||Alice| 5| 80||Alice|...
例如df.describe("age", "height").show() first() 返回第一行 ,类型是row类型 head() 返回第一行 ,类型是row类型 head(n:Int)返回n行 ,类型是row 类型 show()返回dataframe集合的值 默认是20行,返回类型是unit show(n:Int)返回n行,,返回值类型是unit table(n:Int) 返回n行 ,类型是row 类型 1. ...
DataFrame通常除数据外还包含一些元数据。例如,列名和行名。 我们可以说DataFrames是二维数据结构,类似于SQL表或电子表格。 DataFrames用于处理大量结构化和半结构化数据 连接本地spark frompyspark.sqlimportSparkSession spark = SparkSession \ .builder \
首先,可以从一组行创建一个PySpark DataFrame: from datetime import datetime, date import pandas as pd from pyspark.sql import Row df = spark.createDataFrame([ Row(a=1, b=2., c='string1', d=date(2000, 1, 1), e=datetime(2000, 1, 1, 12, 0)), Row(a=2, b=3., c='string2',...
pyspark.sql.SparkSession.createDataFrame接收schema参数指定DataFrame的架构(优化可加速)。省略时,PySpark通过从数据中提取样本来推断相应的模式。 创建不输入schema格式的DataFrame from datetime import datetime, dateimport pandas as pdfrom pyspark.sql import Rowdf = spark.createDataFrame([Row(a=1, b=2., c...
itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows...
Spark 中的核心概念是 RDD,它类似于 pandas DataFrame,或 Python 字典或列表。这是 Spark 用来在基础设施上存储大量数据的一种方式。RDD 与存储在本地内存中的内容(如 pandas DataFrame)的关键区别在于,RDD 分布在许多机器上,但看起来像一个统一的数据集。这意味着,如果您有大量数据要并行操作,您可以将其放入 RD...
data_type – If present, the DataType of the StructField to create nullable – Whether the field to add should be nullable (default True) metadata – Any additional metadata (default None) from pyspark.sql.types import *# 指定DataFrame每个列的模式schema = StructType([... StructField("detecto...