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
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; ...
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。
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']) ...
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, ...
使用键值对创建DataFrame d = [{'name':'Alice','age':1}]output= spark.createDataFrame(d).collect()print(output) # [Row(age=1, name='Alice')] AI代码助手复制代码 使用rdd创建DataFrame a = [('Alice',1)] rdd = sc.parallelize(a)output= spark.createDataFrame(rdd).collect()print(output)...
pyspark读写dataframe 1. 连接spark 2. 创建dataframe 2.1. 从变量创建 2.2. 从变量创建 2.3. 读取json 2.4. 读取csv 2.5. 读取MySQL 2.6. 从pandas.dataframe创建 2.7. 从列式存储的parquet读取 2.8. 从hive读取 2.9.从hdfs读取 3. 保存数据 3.1. 写到csv 3.2. 保存到parquet 3.3. 写到hive 3.4. ...
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。