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
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...
4.指定schema创建DataFrame schema = StructType([ StructField("id", LongType(), True), StructField("name", StringType(), True), StructField("age", LongType(), True), StructField("eyeColor", StringType(), True) ]) df = spark.createDataFrame(csvRDD, schema) 5.读文件创建DataFrame testD...
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, ...
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), ...
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...
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: ...
schema = StructType([StructField('emp_id',IntegerType(),True), StructField('name',StringType(),True), StructField('age',IntegerType(),True)]) df = spark.createDataFrame(employees,schema=schema) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
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'...
PySpark SQL 提供 read.json("path") 将单行或多行（多行）JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 并 ...