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 =...
createDataFrame(df) spark_df.show() # 2.删除有缺失值的行 df2 = spark_df.dropna() df2.show() # 3.或者spark_df=spark_df.na.drop() 另外,如果col1为空则用col2填补,否则返回col1。 类似pandas 的 where 或者 combine_first 方法 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # pandas ...
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...
在下一步中,我们创建一个 UDF (brand_udf),它使用这个函数并捕获它的数据类型,以便将这个转换应用到 dataframe 的移动列上。 [In]: brand_udf=udf(price_range,StringType()) 在最后一步,我们将udf(brand_udf)应用到 dataframe 的 mobile列,并创建一个具有新值的新列(price_range)。 [In]: df.withColumn...
# spark = SparkSession.builder.appName('mu').master('local').getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 如果遇到如下报错 AI检测代码解析 Traceback(mostrecentcalllast): File"/Users/my_name/caogao/code_test_1/code_test_pyspark.py",line5,in<module> ...
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...
The above code snippet creates a PySpark DataFrame with two columns, “name” and “age”, and populates it with some sample data. We can now perform basic traversal operations on this DataFrame. Iterating over Rows One common way to traverse a PySpark DataFrame is to iterate over its rows...
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 ...
createDataFrame(pandas_df) pandas_df = spark_df.toPandas() # 转换数据类型 spark_df = spark_df.withColumn("A", col("age").cast(StringType)) pandas_df["A"] = pandas_df['A'].astype("int") # 重置索引 spark_df = spark_df.withColumn("id", monotonically_increasing_id()) # 生成一...
df = spark.createDataFrame( [(1, 100, 100, 'A', 'A'), (2, 1000, 200, 'A', 'A'), (3, 1000, 300, 'B', 'A'), (4, 1000, 1000, 'B', 'B')], "id int, days1 int, days2 int, code1 string, code2 string") ...