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:javascrip
可通过多种方法来创建 DataFrame。 通常,需要根据数据源(例如表或文件集合)来定义 DataFrame。 然后,如 Apache Spark 基本概念部分中所述,使用 display 等操作触发要执行的转换。 display 方法可输出 DataFrame。 创建包含指定值的 DataFrame 若要创建包含指定值的 DataFrame,请使用 createDataFrame 方法,其中行以元组列...
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...
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...
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...
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, ["name", "age", "score"])# 删除包含缺失值的行df_without_na = df.na.drop()# 填充缺失值df_filled = df.na.fill(0, subset=["age"])# 替换特定值df_replaced = df.na.replace("Alice", "Lucy", subset=["name"])# 显示处理后的 DataFramedf_without_...
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)...
环境准备from pyspark.sql import SparkSession ## 创建 Spark Session spark = SparkSession.builder.appName("CreateDataFrame").getOrCreate()方法零,指定 Schema + 元组形式的列表数据## 定义一个 sc…