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'...
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 DataFramedf.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7....
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|+---+-...
columns_to_drop = ['Category', 'ID'] df3 = df.drop(*columns_to_drop) df3.show() 执行以上代码,输出结果如下: +---+ | Value| +---+ | 12.4| | 30.1| |100.01| +---+ +---+ | Value| +---+ | 12.4| | 30.1| |100.01| +---+...
RangeIndex: 5 entries, 0 to 4 Data columns (total 3 columns): int_col 5 non-null int64 text_col 5 non-null object float_col 5 non-null float64 **dtypes: float64(1), int64(1), object(1)** memory usage: 200.0+ bytes 我们可以很清楚地看到每种数据类型的计数。如何使用Spark数据框执行...
df_values = df.values.tolist() df_columns = list(df.columns) spark_df = spark.createDataFrame(df_values, df_columns) 由于Spark DataFrame和Spark SQL共享同样的执行引擎。我们可以将Spark DataFrame注册成表格,使用SQL进行逻辑运算。 df.createOrReplaceTempView("tableA") ...
在PySpark中包含了两种机器学习相关的包：MLlib和ML，二者的主要区别在于MLlib包的操作是基于RDD的，ML包的操作是基于DataFrame的。根据之前我们叙述过的DataFrame的性能要远远好于RDD，并且MLlib已经不再被维护了，所以在本专栏中我们将不会讲解MLlib。
2.6.columns:返回所有列名的列表 df.columns ---['age', 'name']--- 2.7.corr(col1,col2,menthod=None):计算一个DataFrame相关的两列为double值。通常只支持皮尔逊相关系数。DataFrame.corr()和DataFrameStatFunctions.corr()类似。 1.col1:第一列的名称 2....
from pyspark.sqlimportSparkSession from pyspark.sql.functionsimportcol,lit # 初始化Spark会话 spark=SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()# 创建一个示例DataFrame data=[("Alice",1),("Bob",2),("Cathy",3)]columns=["name","age"]df=spark.createDataFrame(data,columns)# 使用withC...
读取HDFS中CSV⽂件的指定列，并对列进⾏重命名，并保存回HDFS中 原数据展⽰ movies.csv 操作后数据展⽰ 注：write.format()⽀持输出的格式有 JSON、parquet、JDBC、orc、csv、text等⽂件格式 save()定义保存的位置，当我们保存成功后可以在保存位置的⽬录下看到⽂件，但是这个⽂件并不是⼀个...