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...
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 ...
2.、创建dataframe #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() 1. 2. 3. ...
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 =...
在没有指定我们要执行的联接类型的情况下,PySpark将默认为内部联接。 通过调用DataFrame上的join()方法可以进行联接: joinedDF = customersDF.join(ordersDF, customersDF.name == ordersDF.customer) join()方法在现有的DataFrame上运行,我们将其他DataFrame联接到现有的DataFrame上。 join()方法中的第一个参数是要添...
4.从字典创建DataFrame df = spark.createDataFrame([{'name':'Alice','age':1}, {'name':'Polo','age':1}]) 4.指定schema创建DataFrame schema = StructType([ StructField("id", LongType(), True), StructField("name", StringType(), True), StructField("age", LongType(), True), Struct...
12. sparkDataFrame和python变量互转 1. 连接本地spark import pandas as pd from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession \ .builder \ .appName('my_first_app_name') \ .getOrCreate() 2. 创建dataframe #从pandas dataframe创建spark dataframe colors = ['white','green','yellow','red...
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...
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() ###...