在进行任何操作之前,首先需要创建一个SparkSession。SparkSession是 Spark 2.0 引入的,这个类是使用 DataFrame API 的入口。 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Create Table Example")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 创建表的基本方法 在PySpark ...
2. 创建一个数据框 接下来,你需要创建一个数据框(DataFrame),这通常来自 CSV、JSON 文件或其他数据源。 # 创建一个示例数据框data=[("Alice",28),("Bob",30),("Cathy",25)]columns=["Name","Age"]df=spark.createDataFrame(data,schema=columns) 1. 2. 3. 4. 5. 解释:createDataFrame方法用于将原...
基于pandas DataFrame创建pyspark DataFrame df.toPandas()可以把pyspark DataFrame转换为pandas DataFrame。 df= spark.createDataFrame(rdd, ['name','age'])print(df)# DataFrame[name: string, age: bigint]print(type(df.toPandas()))# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'># 传入pandas DataFrameoutput =...
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 ...
示例二 from pyspark.sql import Row from pyspark.sql.functions import explode eDF = spark.createDataFrame([Row( a=1, intlist=[1, 2, 3], mapfield={"a": "b"})]) eDF.select(explode(eDF.intlist).alias("anInt")).show() +---+ |anInt| +---+ | 1| | 2| | 3| +---+ isin...
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...
三、DataFrame PySpark应用程序从初始化SparkSession开始,SparkSession是PySpark的入口点,如下所示。如果通过PySpark可执行文件在PySpark shell中运行它,shell会自动在变量spark中为用户创建会话。 from pyspark.sql import SparkSessionspark = SparkSession.builder.getOrCreate() ...
执行SQL 查询 DataFrame Pyspark Sql 提供在 Parquet 文件上创建临时视图以执行 sql 查询。在你的程序存在之前,这些视图都可用。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 parqDF.createOrReplaceTempView("ParquetTable")parkSQL=spark.sql("select * from ParquetTable where salary >= 4000 ") ...
PySpark是Spark的PythonAPI,通过Pyspark可以方便地使用 Python编写 Spark 应用程序, 其支持 了Spark 的大部分功能,例如 Spark SQL、DataFrame、Streaming、MLLIB(ML)和 Spark Core。 二、PySpark分布式机器学习 2.1 PySpark机器学习库 Pyspark中支持两个机器学习库:mllib及ml,区别在于ml主要操作的是DataFrame,而mllib操作...