在PySpark中,创建DataFrame是一个常见的操作,它允许你将数据以结构化的格式进行存储和处理。以下是几种在PySpark中创建DataFrame的方法,并附有相应的代码示例: 1. 从列表(List)中创建DataFrame 当你有一个包含多个子列表的列表时,每个子列表代表DataFrame中的一行。你可以使用spark.createDataFrame方法直接从这个列表创建...
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...
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_...
將DataFrame 儲存至數據表 根據預設,Azure Databricks 會針對所有數據表使用 Delta Lake 格式。 若要儲存 DataFrame,您必須擁有CREATE目錄和架構的數據表許可權。 下列範例會將 DataFrame 的內容儲存至名為 的us_cities資料表: Python df.write.saveAsTable("us_cities") ...
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) ...
列表达式必须是此DataFrame上的表达式;列只能引用此数据集提供的属性。添加引用其他数据集的列是错误的。 可以使用lit设置常量作为列 可以使用表达式设置列 df = spark.createDataFrame([(2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=["age", "name"])df.withColumns({'age2': df.age + 2, 'age3': df.age...
将元组数据和模式转换为DataFrame:df = spark.createDataFrame(data, schema) 现在,你已经成功创建了一个包含单列元组的DataFrame。你可以使用DataFrame的各种方法和操作来处理和分析数据。 关于pyspark中创建包含单列元组的DataFrame的优势是: 灵活性:DataFrame提供了丰富的API和函数,可以进行复杂的数据操作和转换。 分布式...
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
frompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession\.builder\.appName('my_first_app_name')\.getOrCreate() 2. 创建dataframe 2.1. 从变量创建 # 生成以逗号分隔的数据stringCSVRDD=spark.sparkContext.parallelize([(123,"Katie",19,"brown"),(234,"Michael",22,"green"),(345,"Simone",23,"blue")]...
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) ...