python from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col from pyspark.sql.types import IntegerType, FloatType # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("DataTypeConversion").getOrCreate() # 创建一个示例DataFrame data = [("1", "2.5", "three"), ("4",...
首先,我们需要导入所需的库,并创建一个简单的 DataFrame: frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.typesimportIntegerType,StringType# 初始化 Spark 会话spark=SparkSession.builder.appName("Change Data Type").getOrCreate()# 创建示例 DataFramedata=[("Alice","20"),("Bob","30"),("Catherine",...
"Alice"),("2","Bob"),("3","Cathy")]columns=["id","name"]df=spark.createDataFrame(data,columns)# 显示初始DataFrameprint("初始DataFrame:")df.show()# 修改'id'列的数据类型为Integer
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。
在使用PySpark的SparkSQL读取HDFS的文本文件创建DataFrame时,在做数据类型转换时会出现一些异常,如下: 1.在设置Schema字段类型为DoubleType,抛“name 'DoubleType' is not defined”异常; 2.将读取的数据字段转换为DoubleType类型时抛“Double Type can not accept object u'23' in type <type 'unicode'>”异常;...
df = spark.createDataFrame(data, schema=['id', 'name', 'age', 'eyccolor']) df.show() df.count() 1.3、从dataframe创建 # 如果不指定schema则用pandas的列名 df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4))) spark_df = spark.createDataFrame (df,schema=['a','b','c','d']) ...
DataFrame:是PySpark SQL中最为核心的数据结构,实质即为一个二维关系表,定位和功能与pandas.DataFrame以及R语言中的data.frame几乎一致。最大的不同在于pd.DataFrame行和列对象均为pd.Series对象,而这里的DataFrame每一行为一个Row对象,每一列为一个Column对象 Row:是DataFrame中每一行的数据抽象 Column:DataFrame中每...
StructField--定义DataFrame列的元数据 PySpark 提供pyspark.sql.types import StructField类来定义列,包括列名(String)、列类型(DataType)、可空列(Boolean)和元数据(MetaData)。 将PySpark StructType & StructField 与 DataFrame 一起使用 在创建 PySpark DataFrame 时,我们可以使用 StructType 和 StructField 类指定...
schema 显示dataframe结构 将此DataFrame的架构作为pyspark.sql.types返回 df.schemaStructType([StructField('id', LongType(), False)])df.printSchema()root |-- id: long (nullable = false) select 查询 查询并返回新dataframe,可结合多方法使用是。 df = spark.createDataFrame([ (2, "Alice"), (5, ...
DataFrames通常是指本质上是表格形式的数据结构。它代表行,每个行都包含许多观察值。 行可以具有多种数据格式(异构),而列可以具有相同数据类型(异构)的数据。 DataFrame通常除数据外还包含一些元数据。例如,列名和行名。 我们可以说DataFrames是二维数据结构,类似于SQL表或电子表格。