4. 创建 DataFrame 接下来,我们可以创建一个简单的 DataFrame,用于演示如何将列值转换为 List。 # 创建样本数据data=[("Alice",1),("Bob",2),("Cathy",3)]columns=["Name","Id"]# 创建 DataFramedf=spark.createDataFrame(data,schema=columns)# 显示
三、reindex()函数 语法:df.reindex(columns=[原来所有的列名,新增列名],fill_value=值) df = df.reindex(columns=df.columns.tolist() + ['新增列名']+['新增列名']) 1. reindex()函数用法较多,此处只是针对添加新列的用法 实例:插入e列 df1 =df.reindex(columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'...
一、Pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换: 二、Spark和pandas的DataFrame区别: 回到顶部 一、Pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换: # pandas转spark values=pandas_df.values.tolist() columns=pandas_df.columns.tolist() spark_df=spark.createDataFrame(values, columns) # spar...
from pyspark.sql import SparkSession # 初始化SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("df_to_list_iterative").getOrCreate() # 创建示例DataFrame data = [("Alice", 1), ("Bob", 2), ("Cathy", 3)] columns = ["name", "age"] df = spark.createDataFrame(data, schema=columns)...
是否允许缺失列:allowMissingColumns,默认不允许 # 按照列名合并df1 = spark.createDataFrame([[1, 2, 3]], ["col0", "col1", "col2"])df2 = spark.createDataFrame([[4, 5, 6]], ["col1", "col2", "col0"])df1.unionByName(df2).show()+---+---+---+|col0|col1|col2|+---+-...
data.select('columns').distinct().show() 跟py中的set一样,可以distinct()一下去重,同时也可以.count()计算剩余个数 随机抽样 随机抽样有两种方式,一种是在HIVE里面查数随机;另一种是在pyspark之中。 HIVE里面查数随机 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
df=pd.DataFrame([['Sam',28,88],['Flora',28,90],['Run',1,60]],columns=['name','age','score'])print(">> 打印DataFrame:")print(df)print("\n")Spark_df=spark.createDataFrame(df)print(">> 打印SparkDataFrame:")Spark_df.show()#>>打印DataFrame:# name age score ...
join(address, on="customer_id", how="left") - Example with multiple columns to join on dataset_c = dataset_a.join(dataset_b, on=["customer_id", "territory", "product"], how="inner") 8. Grouping by # Example import pyspark.sql.functions as F aggregated_calls = calls.groupBy("...
select([count(when(isnan(c), c)).alias(c) for c in data.columns]).show()这是我试图获取...
sdf.columns 1. 3.2.2、select(): 选择一列或多列 sdf['age'] sdf.age 1. 2. sdf.select('age').show() #选择sdf数据框中age列 sdf.select(sdf.user_id,sdf.age,sdf.name).show() #选择sdf数据框中user_id列,age列,name列 1. 2. ...