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'...
StringType,IntegerType# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("SchemaRedefinition")\.getOrCreate()# 原始数据data=[("Alice","34"),("Bob","45"),("Cathy","19")]schema=StructType([StructField("Name",StringType(),True),StructField("Age",StringType(),True)])# 创建DataFramedf...
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, ...
EN我正在尝试使用Pyspark从schema json文件创建DataFrame模式。一旦创建了DataFrame模式，我将使用此模式加载j...
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), StructField("eyeColor", Stri...
pyspark输出csv pyspark schema 目录 前言 一、pyspark.sql.SparkSession 二、函数方法 1.parallelize 2.createDataFrame 基础语法 功能 参数说明 返回 data参数代码运用: schema参数代码运用: 3.getActiveSession 基础语法: 功能: 代码示例 4.newSession 基础语法:...
df_rdd2 = spark.createDataFrame(rdd,['name', 'age']) df_rdd2.show() +---+---+ | name|age| +---+---+ |Alice| 1| +---+---+ ## with scheme from pyspark.sql.types import * schema = StructType([ StructField("name", StringType(), True), StructField...
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), ...
6.1 distinct:返回一个不包含重复记录的DataFrame 6.2 dropDuplicates:根据指定字段去重 --- 7、 格式转换 --- pandas-spark.dataframe互转 转化为RDD --- 8、SQL操作 --- --- 9、读写csv --- 延伸一:去除两个表重复的内容 参考文献 1、--
df= spark.createDataFrame(rdd_, schema=schema)#working when the struct of data is same.print(df.show()) 其中,DataFrame和hive table的相互转换可见:https://www.cnblogs.com/qi-yuan-008/p/12494024.html 4. RDD数据的保存:saveAsTextFile,如下 repartition 表示使用一个分区,后面加上路径即可 ...