基于pandas DataFrame创建pyspark DataFrame df.toPandas()可以把pyspark DataFrame转换为pandas DataFrame。 df= spark.createDataFrame(rdd, ['name','age'])print(df)# DataFrame[name: string, age: bigint]print(type(df.toPandas()))# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'># 传入pandas DataFrameoutput =...
df.groupBy(“A”).agg(functions.avg(“B”), functions.min(“B”), functions.max(“B”)).show() 整合后GroupedData类型可用的方法(均返回DataFrame类型): avg(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 count() —— 计算每组中一共有多少行,返回DataFrame有2列,一列为分组的组名,另一列为行总数...
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=SparkSession.builder \.appName("DataFrameTraversal")\.getOrCreate()data=[("Alice",34),("Bob",45),("Charlie",28)]columns=["name","age"]df=spark.createDataFrame(data,columns)df.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. The above code snippet creates a PySpark DataF...
# spark = SparkSession.builder.appName('mu').master('local').getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 如果遇到如下报错 Traceback(mostrecentcalllast): File"/Users/my_name/caogao/code_test_1/code_test_pyspark.py",line5,in<module> spark=SparkSession.builder.master("local").getOrCreate() ...
nodes_df=spark.createDataFrame(nodes,['id']) graph=GraphFrame(nodes_df, edges_df) 为了创建图数据结构并进行分析,可以简化流程,直接读取相关文件并进行处理。 # 计算每个节点的入度和出度in_degrees = graph.inDegrees out_degrees = graph.outDegrees# 打印节点的入度和出度in_degrees.show() ...
('middlename',StringType(),True),StructField('lastname',StringType(),True)])),StructField('id',StringType(),True),StructField('gender',StringType(),True),StructField('salary',IntegerType(),True)])df2=spark.createDataFrame(data=structureData,schema=structureSchema)df2.printSchema()df2....
使用SparkSession创建DataFrame的方式有两种,一种是从RDD对象创建,一种是从文件读取创建。 #从rdd对象创建 df=spark.createDataFrame(rdd , schema=['x1','x2','x3']) #从文件中创建 df=spark.read.csv('file_name' , header=True , inferSchema=True) #自带列名并自动推断各列的属性 ...
(col,value)## Collection 函数,return True if the array contains the given value.The collection elements and value must be of the same typedf=spark.createDataFrame([(['a','b','c'],),([],)],['data'])df.select(array_contains(df.data,'a')).collect()[Row(array_contains(data,a)=...
那如果需要对这个ages数据进行进一步分析处理,怎么办呢,pyspark提供了视图功能,对spark.dataframe格式的数据可以创建个视图,供sql语句使用,记住,一定是spark.df,如果是pandas.df,你需要在使用spark.createDataframe(pandas_df)去产生spark.df #对df创建或代替一个临时表df.createOrreplacetempview("df")#用spark.sql ...