最后,我们使用 createDataFrame() 方法将数据和定义的结构传递给 SparkSession 来创建 DataFrame。StructType定义DataFrame优点使用StructType 来定义 DataFrame 的模式(schema)有以下几个好处:指定字段的名称和数据类型:通过使用 StructType,你可以明确指定每个字段的名称和数据类型。这对于确保数据按照预期的方式进行解析和处理...
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...
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...
df3 = spark.createDataFrame(rdd, schema) #from pandas import pandas df_pandas = spark.createDataFrame(pandas.DataFrame([[1, 2]])) df_pandas.show() +---+---+ | 0| 1| +---+---+ | 1| 2| +---+---+ DataFrame常用方法 关于DataFrame的操作,感觉上和pandas.DataFrame的操作很类似,很...
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 ...
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), ...
PySpark SQL 提供 read.json("path") 将单行或多行（多行）JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 并 ...
spark=SparkSession.builder.appName("jsonRDD").getOrCreate() df=spark.createDataFrame(data,schema) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 另外,关于DataFrame中的数据类型还需要注意一些问题: 2.2 构造DataFrame
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、--
SparkSession.createDataFrame(data,schema=None,samplingRatio=None,verifySchema=True) 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pandas...