Return the first 2 rows of the :class:`DataFrame`. >>> df.take(2) [Row(age=14, name='Tom'), Row(age=23, name='Alice')] """ return self.limit(num).collect() to 配合schema返回新结构的dataframe from pyspark.sql.types
df.head()#Return first n rows df.first()#Return first row df.take(2)#Return the first n rows df.schema # Return the schemaofdf df.columns # Return the columnsofdf df.count()#Count the numberofrowsindf df.distinct().count()#Count the numberofdistinct rowsindf df.printSchema()#Print...
importpandasaspdfrompyspark.sqlimportSparkSession colors = ['white','green','yellow','red','brown','pink'] color_df=pd.DataFrame(colors,columns=['color']) color_df['length']=color_df['color'].apply(len) color_df=spark.createDataFrame(color_df) color_df.show() DF的架构查看 df.print...
使用dataframe api 进行去除操作和pandas 比较类似 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sdf.select("column1","column2").dropDuplicates() 当然如果数据量大的话,可以在spark环境中算好再转化到pandas的dataframe中,利用pandas丰富的统计api 进行进一步的分析。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
我们可以使用 spark 的withColumn函数在 dataframe 中添加一个新列。让我们通过使用age列向我们的数据框架添加一个新列(10 年后的年龄)。我们简单地给age列中的每个值加上 10 年。 [In]: df.withColumn("age_after_10_yrs",(df["age"]+10)).show(10,False) ...
什么是DataFrame? 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。DataFrames用于处理大量...
附录·:SparkSQL DataFrame对象官网所有属性和方法介绍 – 一、Jupyter Pyspark交互式环境配置 前言:工作中在${SPARK_HOME}/bin/pyspark交互式环境下,调试程序非常不方便。so,基于jupyter-lab + pyspark(类库,不是spark安装目录下的pyspark)连通yarn集群进行在线交互式分布运算。 环境:Jupyter(python3.9) + pyspark3.1...
使用createDataFrame构建DataFrame createDataFrame()可以将像List型的数据转变为DataFrame,也可以将RDD转化成DataFrame。 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import * import pandas as pd from pyspark.sql import Row from datetime import datetime, date ...
# Defining a list to subset the required columnsselect_columns=['id','budget','popularity','release_date','revenue','title']# Subsetting the required columns from the DataFramedf=df.select(*select_columns)# The following command displays the data; by default it shows top 20 rowsdf.show(...
PySpark是Spark的Python API,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...