方法一:用pandas辅助 from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SQLContext import pandas as pd sc = SparkContext() sqlContext=SQLContext(sc) df=pd.read_csv(r'game-clicks.csv') sdf=sqlc.createDataFrame(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 方法二:纯spark from pyspark import Spark...
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. ...
2.1 使用createDataFrame函数并且指定行类型来创建 先将list中的每个元素都转换成一个PySpark中的row对象,接着使用createDataFrame函数来创建DataFram,代码如下: rowData=map(lambdax:Row(*x),data)dfFromData3=spark.createDataFrame(rowData,columns)dfFromData3.printSchema()dfFromData3.show() 2.2 创建DataFrame...
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, LongType, StringType data_schema = StructType([ StructField('id', LongType()), StructField('type', StringType()), ]) df = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.emptyRDD(), schema=data_schema) df.show() 运行结果: +---+---+ ...
pyspark创建RDD数据、RDD转DataFrame以及保存 pyspark创建RDD的方式主要有两种,一种是通过spark.sparkContext.textFile 或者 sparkContext.textFile读取生成RDD数据;另一种是通过spark.sparkContext.parallelize创建RDD数据。 1. 首先导入库和进行环境配置(使用的是linux下的pycharm)...
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...
from pyspark.sql import SparkSession spark=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"...
spark.createDataFrame([{'name':'ldsx','age':'12','id':'1','gender':'女'}],schema).show()+---+---+---+---+|name|age| id|测试|+---+---+---+---+|ldsx| 12| 1|null|+---+---+---+---+ agg 聚合操作 在PySpark 中,agg(aggregate)函数用于对 DataFrame 进行聚合操作...
函数lit 可用于向DataFrame添加具有常数值的列。 from datetime import date from pyspark.sql.functions import lit df1 = df.withColumn('ConstantColumn1', lit(1)) \ .withColumn('ConstantColumn2', lit(date.today())) df1.show() 执行以上代码,输出结果如下: ...
filter【类似pandas中dataframe的采用列名来筛选功能】 sparkDF.filter ( sparkDF['value'] == 100 ).show():将value这一列值为100的行筛选出来 Top~~ 5、计算不重复值以及统计dataframe的行数 distinct()函数:将重复值去除 sparkDF.count():统计dataframe中有多少行 ...