SparkSession.createDataFrame(data,schema=None,samplingRatio=None,verifySchema=True) 1. 功能 从一个RDD、列表或pandas dataframe转换创建为一个Spark DataFrame。 参数说明 data:接受类型为[pyspark.rdd.RDD[Any], Iterable[Any], PandasDataFrameLike]。任何类型的SQL数据表示(Row、tuple、int、boolean等)、列表或...
spark = SparkSession.builder.appName("Create DataFrame from Text File").getOrCreate() 定义文本文件的模式(schema): 代码语言:txt 复制 schema = StructType([StructField("column_name", StringType(), True)]) 这里的"column_name"是你想要给DataFrame中的列起的名称,可以根据实际情况进行修改。
df = spark.createDataFrame([{'name':'Alice','age':1}, {'name':'Polo','age':1}]) (3)指定schema创建 schema = StructType([ StructField("id", LongType(),True), StructField("name", StringType(),True), StructField("age", LongType(),True), StructField("eyeColor", StringType(...
这表示DataFrame包含三个字段:name(StringType)、age(IntegerType)和salary(DoubleType)。 解释Schema输出 从输出中我们可以看出: StructType表示整个schema是一个结构体类型 StructField表示每个字段的具体信息 字段名:name、age和salary分别表示姓名、年龄和薪水 ...
output = spark.createDataFrame(rdd, schema).collect()print(output)# [Row(name='Alice', age=1)] AI代码助手复制代码 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: ...
df = spark.createDataFrame([(2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=["age", "name"])df.withColumnRenamed('age', 'age2').show()+---+---+|age2| name|+---+---+| 2|Alice|| 5| Bob|+---+---+ withColumnsRenamed 多列重命名 字典,列名的映射 df.withColumnsRenamed({'age'...
schema 显示dataframe结构 将此DataFrame的架构作为pyspark.sql.types返回 df.schemaStructType([StructField('id', LongType(), False)])df.printSchema()root |-- id: long (nullable = false) select 查询 查询并返回新dataframe,可结合多方法使用是。 df = spark.createDataFrame([ (2, "Alice"), (5, ...
from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() 创建一个空的DataFrame作为初始变量,用于存储循环中的结果。 代码语言:txt 复制 result_df = spark.createDataFrame([], your_schema) 在这里,your_schema是你希望结果DataFrame具有的列和数据类型。 在for循环中,处理每个数据集,并...
一、创建dataframe 1、直接创建Dataframe spark.createDataFrame(data, schema=None, samplingRatio=None),直接创建,其中:data是行或元组或列表或字典的RDD、list、pandas.DataFrame: df = spark.createDataFrame([ (1, 144.5, 5.9, 33, 'M'), (2, 167.2, 5.4, 45, 'M'), (3, 124.1, 5.2, 23, 'F...
Schema 是DataFrame中的数据结构信息 首先创建一个DataFrame: df = spark.createDataFrame([(1, "a"), (2, "b")], ["num", "letter"]) df.show() Output: +---+---+ |num|letter| +---+---+ | 1| a| | 2| b| +---+---+ 如何查看一个DataFrame的Schema? 用printSchema() 来查看...