PySpark is a powerful tool for processing large datasets in Python. One common task when working with data in PySpark is changing the data types of columns. This could be necessary for various reasons, such as
>>> traffic.columns ['detectorid', 'starttime', 'volume', 'speed', 'occupancy'] dtypes将所有列名称及其数据类型作为列表返回。 >>> traffic.dtypes [('detectorid', 'int'), ('starttime', 'string'), ('volume', 'int'), ('speed', 'double'), ('occupancy', 'double')] fillna()替换...
df_children = spark.createDataFrame( data = [("Mikhail", 15), ("Zaky", 13), ("Zoya", 8)], schema = ['name', 'age']) display(df_children) Notice in the output that the data types of columns of df_children are automatically inferred. You can alternatively specify the types by ad...
类型最好使用pyspark.sql.types中的数据类型此代码将 DataFrame df 中的名为 “existing_column” 的列的数据类型转换为浮点数,并将结果存储在名为 “new_column” 的新列中。需要注意的是,cast 函数只返回一个新的 DataFrame,它不会修改原始的 DataFrame。如果需要在原始 DataFrame 上进行更改,可以重新分配变量。
columns return df_pand 那么在code之中有一个分区参数n_partitions,分区是啥?(来源:知乎:Spark 分区?)RDD 内部的数据集合在逻辑上(以及物理上)被划分成多个小集合,这样的每一个小集合被称为分区。像是下面这图中,三个 RDD,每个 RDD 内部都有两个分区。 分区的个数决定了并行计算的粒度。比如说像是下面图...
相较于Scala语言而言,Python具有其独有的优势及广泛应用性,因此Spark也推出了PySpark,在框架上提供了利用Python语言的接口,为数据科学家使用该框架提供了便利。 众所周知,Spark 框架主要是由 Scala 语言实现,同时也包含少量Java代码。Spark 面向用户的编程接口,也是 Scala。然而,在数据科学领域,Python 一直占据比较重要...
[In]:len(df.columns) [Out]:5 我们可以使用count方法来获得数据帧中的记录总数: [In]: df.count [Out] :33 我们的数据框架中共有 33 条记录。在进行预处理之前,最好打印出数据帧的形状,因为它给出了行和列的总数。Spark 中没有任何检查数据形状的直接函数;相反,我们需要结合列的数量和长度来打印形状。
data= spark.read.csv(‘hdfs://localhost:9000/tmp/_da_exdata_path/data.csv’, header=True) data.show() 3. 保存数据 3.1. 写到csv 创建dataframe import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.random((4, 4)),columns=[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’]) spark_df = spark.createDataFra...
pyspark.sql.utils.AnalysisException: CSV data source does not support array data type. This isn't a limitation of Spark - it's a limitation of the CSV file format. CSV files can't handle complex column types like arrays. Parquet files are able to handle complex columns. Unanticipated...
columns = ["name"] df = spark.createDataFrame(data, columns) df.show() 5. 应用 UDF 现在我们可以将 UDF 应用到 DataFrame 的列上。 使用装饰器定义的 UDF df_with_upper = df.withColumn("name_upper", to_upper_case(df.name)) df_with_upper.show() ...