where(isnull(a),b,a) # combine_first方法 #如果a中值为空,就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁,用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first(df2) # pyspark from pyspark.sql.functions import n
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...
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 =...
1.1、createDataFrame(): 创建空dataframe 1.2、createDataFrame() : 创建一个spark数据框 1.3、toDF() : 创建一个spark数据框 1.4、withColumn(): 新增数据列 2、修改数据 2.1、withColumn(): 修改原有数据框中某一列的值(统一修改) 2.2、cast() 和 astype(): 修改列的类型(类型投射) 2.3、withColumnRenamed...
示例二 from pyspark.sql import Row from pyspark.sql.functions import explode eDF = spark.createDataFrame([Row( a=1, intlist=[1, 2, 3], mapfield={"a": "b"})]) eDF.select(explode(eDF.intlist).alias("anInt")).show() +---+ |anInt| +---+ | 1| | 2| | 3| +---+ isin...
df = spark.createDataFrame(data) df.show() df.printSchema() 执行以上代码,输出结果如下: +---+---+---+ | Category| ID| Value| +---+---+---+ |Category A| 1| 12.4| |Category B| 2| 30.1| |Category C| 3|100.01| +--...
# dataframe列名重命名 # pandas df=df.rename(columns={'a':'aa'}) # spark-方法1 # 在创建dataframe的时候重命名 data = spark.createDataFrame(data=[("Alberto", 2), ("Dakota", 2)], schema=['name','length']) data.show() data.printSchema() ...
df = spark.createDataFrame([("a", 1)], ["i", "j"])df.show()+---+---+| i| j|+---+---+| a| 1|+---+---+df.schemaStructType([StructField('i', StringType(), True), StructField('j', LongType(), True)])# 设置新的scheamschema = StructType([StructField("j", ...
pandas_df = spark_df.toPandas()spark_df = sqlContext.createDataFrame(pandas_df) 与Spark RDD的相互转换: rdd_df = df.rdddf = rdd_df.toDF() 注:rdd转df前提是每个rdd的类型都是Row类型 增: 新增列: df.withColumn(“xx”, 0).show() 会报错,因为原来没有xx列 ...
pyspark.sql.SparkSession.createDataFrame接收schema参数指定DataFrame的架构(优化可加速)。省略时,PySpark通过从数据中提取样本来推断相应的模式。创建不输入schema格式的DataFramefrom datetime import datetime, date import pandas as pd from pyspark.sql import Row df = spark.createDataFrame([ Row(a=1, b=2.,...