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...
from pyspark.sql.types import DoubleType,IntegerType changedTypedf = dataframe.withColumn("label", dataframe["show"].cast(DoubleType())) 或者 changedTypedf = dataframe.withColumn("label", dataframe["show"].cast("double")) 如果改变原有列的类型 toDoublefunc = UserDefinedFunction(lambda x: float...
--- 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 ...
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。
StructField('p1', DoubleType(),True)])# Define the UDF, input and outputs are Pandas DFs@pandas_udf(schema, PandasUDFType.GROUPED_MAP)defanalyze_player(sample_pd):# return empty params in not enough dataif(len(sample_pd.shots) <=1):returnpd.DataFrame({'ID': [sample_pd.player_id[0...
功能:展示DataFrame中的数据, 默认展示20条 df.show(参数1, 参数2) - 参数1: 默认是20, 控制展示多少条 - 参数2: 是否阶段列, 默认只输出20个字符的长度, 过长不显示, 要显示的话请填入truncate=True 2.printSchema方法 功能:打印输出df的schema信息 ...
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,...
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,...
pyspark.sql.dataframe.DataFrame (2) 打印输出数据模式Schema及其变量名列表,打印输出Dataframe的行数和列数,以及打印输出整个Dataframe的汇总统计量,并对两个列国家(Country)和所使用的Web搜索引擎平台(Platform)形成交叉表计算汇总统计量,并分析各个国家的共同点与使用偏好;(前五项各1分,后一项2分,共7分) In [96...