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...
我通过解析一个JSON生成这个df,保存到pandas数据帧(schema:dates列,每个项目的列)中,将列转置到行中(每个日期有一个Items列和列),然后在spark df中转换它。我这样做是因为Spark中的逐行操作似乎很难实现。 我将df的第一列(即Items列)移到一个新的dataframe(ndf)中,因此只剩下以下模式(header由日期组成,数据仅...
--- 4.3 apply 函数 --- --- 4.4 【Map和Reduce应用】返回类型seqRDDs --- --- 5、删除 --- --- 6、去重 --- 6.1 distinct:返回一个不包含重复记录的DataFrame 6.2 dropDuplicates:根据指定字段去重 --- 7、 格式转换 --- pandas-spark.dataframe互转 转化为RDD --- 8、SQL操作 --- --- 9...
PySparkStructType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。 StructType--定义Dataframe的结构 PySpark 提供从pyspark.sql.types import StructType类来定义 DataFrame ...
df = spark.createDataFrame(data, schema=[‘id’, ‘name’, ‘age’, ‘eyccolor’]) df.show() df.count() 2.3. 读取json 读取spark下面的示例数据 file = r"D:\hadoop_spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\examples\src\main\resources\people.json" df = spark.read.json(file) df.show() 2.4....
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...
Schema:上面示例中的架构名称为“dbo” TableName:上面示例中的表名称为“PySparkTable” TableType:指定表的类型,该类型的值为 Constants.INTERNAL,该值与专用 SQL 池中的托管表相关。 如果希望使用 PySpark 连接器来读取数据,请记住,先使用 Scala 读取数据...
_check_dataframe_localize_timestampsimportpyarrow batches = self._collectAsArrow()iflen(batches) >0: table = pyarrow.Table.from_batches(batches) pdf = table.to_pandas() pdf = _check_dataframe_convert_date(pdf, self.schema)return_check_dataframe_localize_timestamps(pdf, timezone)else:returnpd...
从pyspark dataframe中提取架构标签 我想从pyspark数据帧创建一个python列表,其中包含特定模式“level”的模式标签。 模式是: root |-- DISPLAY: struct (nullable = true) | |-- 1WO: struct (nullable = true) | | |-- JPY: struct (nullable = true)...
功能:打印输出df的schema信息 df.printSchema() 3.select功能:选择DataFrame中的指定列(通过传入参数进行指定) 4. filter和where功能:过滤DataFrame内的数据,返回一个过滤后的DataFrame5.groupBy 分组功能:按照指定的列进行数据的分组, 返回值是GroupedData对象 df.groupBy() 传入参数和select一样,支持多种形式。