cols –listof new column names (string)# 返回具有新指定列名的DataFramedf.toDF('f1','f2') DF与RDD互换 rdd_df = df.rdd# DF转RDDdf = rdd_df.toDF()# RDD转DF DF和Pandas互换 pandas_df = spark_df.toPandas() spark_df = sqlContext.createDataFrame(pandas_df) union合并+去重: nodes_cust ...
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)]...
使用createDataFrame构建DataFrame createDataFrame()可以将像List型的数据转变为DataFrame,也可以将RDD转化成DataFrame。 AI检测代码解析 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import * import pandas as pd from pyspark.sql import Row from datetime import datetime, date #RDD转化为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、--- 查 --- — 1.1 行元素查询操作 — 像SQL那样打印列表前2...
from pyspark.sql.types import StructField, StringTypedf = spark.createDataFrame([("a", 1)], ["i", "j"])df.show()+---+---+| i| j|+---+---+| a| 1|+---+---+df.schemaStructType([StructField('i', StringType(), True), StructField('j', LongType(), True)])# 设置新...
from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() 数据表读写 (1)查看数据表 spark.catalog.listTables() (2)从表中查询数据 # retrieve spark dataframe query = "select * from demo" data = spark.sql(query) data.show() # spark dataframe to pandas dataframe query ...
# createDataFrame: rdd, list, pandas.DataFrame df_list = spark.createDataFrame([('Tom', 80), ('Alice', None)], ["name", "height"]) l = [('Alice', 1)] rdd = sc.parallelize(l) df_rdd2 = spark.createDataFrame(rdd,['name', 'age']) ...
itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows...
Spark 中的核心概念是 RDD,它类似于 pandas DataFrame,或 Python 字典或列表。这是 Spark 用来在基础设施上存储大量数据的一种方式。RDD 与存储在本地内存中的内容(如 pandas DataFrame)的关键区别在于,RDD 分布在许多机器上,但看起来像一个统一的数据集。这意味着,如果您有大量数据要并行操作,您可以将其放入 RD...
from pyspark.sql import Row df1 = spark.createDataFrame([ Row(a = 1, b = 'C', c = 26, d = 'abc'), Row(a = 1, b = 'C', c = 27, d = 'def'), Row(a = 1, b = 'D', c = 51, d = 'ghi'), Row(a = 2, b = 'C', c = 40, d = 'abc'), ...