employees=spark.createDataFrame(employees, schema=["emp_id","name","age"]) employees.show() salary=[(1,1000),(2,2000),(3,3000),(4,4000)] salary=spark.createDataFrame(salary, schema=["emp_id","salary"]) salary.show() department=[(1,1000),(2,2000),(3,3000),(4,4000)] departme...
1.1、createDataFrame(): 创建空dataframe 1.2、createDataFrame() : 创建一个spark数据框 1.3、toDF() : 创建一个spark数据框 1.4、withColumn(): 新增数据列 2、修改数据 2.1、withColumn(): 修改原有数据框中某一列的值(统一修改) 2.2、cast() 和 astype(): 修改列的类型(类型投射) 2.3、withColumnRenamed...
createDataFrame(df) spark_df.show() # 2.删除有缺失值的行 df2 = spark_df.dropna() df2.show() # 3.或者spark_df=spark_df.na.drop() 另外,如果col1为空则用col2填补,否则返回col1。 类似pandas 的 where 或者 combine_first 方法 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # pandas ...
importpandasaspdfrompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession\.builder\.appName('my_first_app_name')\.getOrCreate() 2.、创建dataframe #从pandas dataframe创建spark dataframe colors = ['white','green','yellow','red','brown','pink'] color_df=pd.DataFrame(colors,columns=['color']) color...
然后,我们使用createDataFrame方法根据行的模式创建了一个DataFrame。接着,我们使用withColumn方法添加了一个名为gender的新列,并指定了新列的数据类型为StringType。最后,我们使用show方法显示了包含新列的DataFrame。 对于这个问题,腾讯云提供了一个相关的产品:TencentDB for PostgreSQL。TencentDB for PostgreSQL是腾讯云提供...
columns) # 打印dataframe的详细信息 df.describe().show() 2-type/head/select/withColumn/withColumnRenamed/使用sql语句 from pyspark.sql import SparkSession # 创建spark会话(连接) spark = SparkSession.builder.appName('Basics').getOrCreate() # 获取people.json里的数据 # option("multiline","true"...
df = spark.createDataFrame(value, schema="name: string") df.show() df = df.coalesce(1) df.write.text("data_txt") 3.写入json文件 df.write.json("data_json") # 或者 df.write.format("json").mode("overwrite").save("data_json") 结果如下: 4.写入parquet文件(二进制) df.write.parquet...
PySpark Dataframe 添加新列 为spark dataframe 添加新的列的几种实现 frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sqlimportRow spark= SparkSession.builder.getOrCreate() 测试数据准备 test_data =[ Row(name='China', Population=1439323776, area=960.1),...
2.createDataFrame 基础语法 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、in...
在使用toPandas()將 PySpark DataFrame 轉換成 pandas DataFrame,以及使用createDataFrame(pandas_df)從 pandas DataFrame 建立 PySpark DataFrame 的過程中,可以利用 Arrow 作為優化工具。 若要針對這些方法使用 Arrow,請將Spark 組態spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled設定為true。 預設會啟用此組態,但對於已啟用...