# creating a dataframe from the lists of data dataframe=spark.createDataFrame(data,columns) # Add a column named salary with value as 34000 dataframe.withColumn("salary",lit(34000)).show() 输出: 方法二:基于DataFrame的另一列添加列 在这种方法下,用户可以基于给定dataframe中的现有列添加新列。 示例...
deptSchema=StructType([StructField('firstname',StringType(),True),StructField('middlename',StringType(),True),StructField('lastname',StringType(),True)])deptDF=spark.createDataFrame(data=dept,schema=deptSchema)deptDF.printSchema()deptDF.show(truncate=False) This yields the same output as above...
Pyspark DataFrame是一种基于分布式计算框架Spark的数据结构,它类似于关系型数据库中的表格,可以进行高效的数据处理和分析。在Pyspark DataFrame中,可以通过基于其他列值创建新的列来进行数据转换和衍生。 基于其他列值创建列可以通过使用Pyspark DataFrame的内置函数和表达式来实现。以下是一些常见的方法: 使用withColumn()函...
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...
Now, apply the zip() function on the listnamesandagesand use the createDataFrame() function as shown in the snippet below which creates a DataFrame from multiple lists. # Create DataFrame from multiple(two) lists df1 = spark.createDataFrame(zip(names, ages), ["Name", "Age"]) ...
即使列或列顺序不同，此函数也可用于组合 Dataframe 列表
一、创建dataframe1、直接创建Dataframe spark.createDataFrame(data, schema=None, samplingRatio=None),直接创建,其中: data是行或元组或列表或字典的RDD、list、pandas.DataFrame: df = spark.createDataFr…
PySpark - DataFrame的基本操作 连接spark 1、添加数据 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) ...
from pyspark.sql.functions import pandas_udf spark=SparkSession.builder.appName("jsonRDD").getOrCreate() data=[['Alice',26],['Jessica',23],['Shirely',33]] df=spark.createDataFrame(data,['Name','age']) df.show(2,truncate=3)
pyspark使用自己的类型系统，不幸的是它不能很好地处理numpy。不过，它适用于python类型。所以你可以手动...