在PySpark中创建DataFrame是一个常见的操作,以下是创建DataFrame的几种常见方式: 导入PySpark相关模块: 首先,我们需要导入PySpark的相关模块,如SparkSession。 python from pyspark.sql import SparkSession 创建SparkSession对象: SparkSession是Spark 2.0引入的统一入口点,用于处理结构化数据。 python spark = SparkSession...
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 ...
DataFrame.createGlobalTempView 是 PySpark 中 DataFrame 对象的方法之一。它用于创建一个全局临时视图。具体来说,createGlobalTempView 方法将当前 DataFrame 对象注册为一个全局临时视图。全局临时视图是一个在整个 Spark 应用程序中可见的、命名的逻辑表,可以基于该视图执行 SQL 查询。这个方法的作用是将 DataFrame 转换...
2.、创建dataframe AI检测代码解析 #从pandas dataframe创建spark dataframe colors = ['white','green','yellow','red','brown','pink'] color_df=pd.DataFrame(colors,columns=['color']) color_df['length']=color_df['color'].apply(len) color_df=spark.createDataFrame(color_df) color_df.show()...
使用键值对创建DataFrame d = [{'name':'Alice','age':1}]output= spark.createDataFrame(d).collect()print(output) # [Row(age=1, name='Alice')] AI代码助手复制代码 使用rdd创建DataFrame a = [('Alice',1)] rdd = sc.parallelize(a)output= spark.createDataFrame(rdd).collect()print(output)...
在PySpark中,可以通过以下步骤从文本文件创建DataFrame: 导入必要的模块和函数: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType 创建SparkSession对象: 代码语言:txt 复制 spark = SparkSession.builder.appName("Create DataFrame from Text...
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) ...
df = spark.createDataFrame(data, ["number"])df.show()+---+|number|+---+| 1|| 2|| 3|| 4|+---+from pyspark.sql.functions import col, whendf.withColumn("new_number", when(df.number < 3, "Low").otherwise("High")).show()---+---+|number|new_number|+---+---+| 1| L...
###2、通过json字符串生成DataFrame###myrdd =sc.parallelize(dslist) df=sqlContext.read.json(myrdd) df.printSchema()###3、通过自定义schema和json字符串列表,生成DataFrame### df = sqlContext.createDataFrame(dslist,schema) df.printSchema() ###...
参考文章:master苏:pyspark系列--dataframe基础 1、连接本地spark importpandasaspdfrompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession\.builder\.appName('my_first_app_name')\.getOrCreate() 2.、创建dataframe #从pandas dataframe创建spark dataframe