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、--- 查 --- — 1.1 行元素查询操作 — 像SQL那样打印列表前2...
PySpark DataFrame能够通过pyspark.sql.SparkSession.createDataFrame创建,通常通过传递列表(list)、元组(tuples)和字典(dictionaries)的列表和pyspark.sql.Rows,Pandas DataFrame,由此类列表组成的RDD转换。pyspark.sql.SparkSession.createDataFrame接收schema参数指定DataFrame的架构(优化可加速)。省略时,PySpark通过从数据中提取...
df = spark.createDataFrame(data, ["number"])df.show()+---+|number|+---+| 1|| 2|| 3|| 4|+---+from pyspark.sql.functions import col, whendf.withColumn("new_number", when(df.number < 3, "Low").otherwise("High")).show()---+---+|number|new_number|+---+---+| 1| L...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Example")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 4. 创建 DataFrame 接下来,我们可以创建一个简单的 DataFrame,用于演示如何将列值转换为 List。 # 创建样本数据data=[("Alice",1),("Bob",2),("Cathy",3)]...
from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession对象 spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建示例DataFrame data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)] df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"]) # 添加新列 df_with_new_column = df.withColumn("Gen...
在PySpark中,对DataFrame新增一列有几种写法: df=spark.createDataFrame([('p1',56),('p2',23),('p3',11),('p4',40),('p5',29)],['name','age']) df.show() ===>> +---+---+ |name|age| +---+---+ | p1| 56| |
from pyspark.sql import functions as F 然后就可以用F对象调用函数计算了。这些功能函数, 返回值多数都是Column对象. 示例: 详细的函数在后续开发中学习 DataFrame的花式操作代码 if __name__ == '__main__': spark = SparkSession.builder.appName('test').getOrCreate() sc = spark.sparkContext # Loa...
3.2.1、column: 获取数据框的所有列名 3.2.2、select(): 选择一列或多列 3.2.3、orderBy 或 sort: 排序 4、提取数据 4.1、将dataframe转为字典 4.2、将dataframe的某一列转化为list 4.3、过滤数据 : filter和where方法的效果相同 4.4、对null或者NaN数据进行过滤 ...
功能:选择DataFrame中的指定列(通过传入参数进行指定) 语法: 可传递: ·可变参数的cols对象,cols对象可以是Column对象来指定列或者字符串列名来指定列 ·List[Column]对象或者List[str]对象, 用来选择多个列 网页链接 功能:过滤DataFrame内的数据,返回一个过滤后的DataFrame ...
DataFrame通常除数据外还包含一些元数据。例如,列名和行名。 我们可以说DataFrames是二维数据结构,类似于SQL表或电子表格。 DataFrames用于处理大量结构化和半结构化数据 连接本地spark frompyspark.sqlimportSparkSession spark = SparkSession \ .builder \