StringType,IntegerType# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("SchemaRedefinition")\.getOrCreate()# 原始数据data=[("Alice","34"),("Bob","45"),("Cathy","19")]schema=StructType([StructField("Name",StringType(),True),StructField("Age",StringType(),True)])# 创建DataFramedf...
df = spark.createDataFrame([{'name':'Alice','age':1}, {'name':'Polo','age':1}]) (3)指定schema创建 schema = StructType([ StructField("id", LongType(),True), StructField("name", StringType(),True), StructField("age", LongType(),True), StructField("eyeColor", StringType(...
2.6. 从pandas.dataframe创建 如果不指定schema则用pandas的列名 df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4))) spark_df = spark.createDataFrame (df,schema=[‘a’,‘b’,‘c’,‘d’]) 2.7. 从列式存储的parquet读取 读取example下面的parquet文件 file=r"D:\apps\spark-2.2.0-bin-hadoop2.7\example...
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DataFramefrom datetime import datetime, date import pandas as pd from pyspark.sql import Row df = spark.createDataFrame([ Row(a=1, b=2.,...
schema = StructType([ StructField("name", StringType(), True), StructField("age", StringType(), True), StructField("id", StringType(), True), StructField("gender", StringType(), True),]) count 统计数量 返回dataframe中row的数量
PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列,如嵌套结构、数组和映射列。StructType是StructField的集合,它定义了列名、列数据类型、布尔值以指定字段是否可以为空以及元数据。
PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列,如嵌套结构、数组和映射列。...StructType--定义Dataframe的结构 PySpark 提供从pyspark.sql.types import StructType类来定义 DataFrame 的结构。...使用 StructField 我们还可以添加嵌套结构模式、用于数组的 ArrayType 和用于键...
schema=StructType([StructField("id",LongType(),True),StructField("name",StringType(),True),StructField("age",LongType(),True),StructField("eyeColor",StringType(),True)])df=spark.createDataFrame(csvRDD,schema) (4)读文件创建 airports=spark.read.csv(airportsFilePath,header='true',inferSchema...
PySpark DataFrame的基本使用：创建DataFrame：可以从RDD、列表、字典或外部数据源创建DataFrame。查看数据：使用show方法显示DataFrame的内容。使用printSchema方法打印架构信息。基本操作：选择列：使用select方法。过滤数据：使用filter方法。添加新列：使用withColumn方法。分组和聚合：使用groupBy和agg方法。SQL查询...
mapInPandas(pandas_filter_func, schema=df.schema).show() 4.分组数据 PySpark DataFrame还提供了一种处理分组数据的方法,使用常见的拆分-应用-合并策略。它按照特定条件对数据进行分组,并将函数应用于每个分组,然后将其合并回DataFrame中。 df = spark.createDataFrame([ ['red', 'banana', 1, 10], ['blue...