以上代码创建了一个 DataFrame,包含学生的姓名、科目和分数。 步骤3: 使用groupBy和collect_list 在数据准备好之后,我们将使用groupBy按学生的姓名分组,然后使用collect_list来收集每位学生的分数列表。 frompyspark.sql.functionsimportcollect_list# 按学生姓名分组,并收集列表grouped_df=df.groupBy("student").agg(coll...
》读取文件,创建DataFrame 格式数据 from pyspark.context import SparkContext from pyspark.sql.session import SparkSession # sc = SparkContext("local") # spark = SparkSession(sc) # 读取文本文件, 创建为DataFrame 结构 row_df = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("delimiter...
df1 = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C')], ['id', 'value1']) df2 = spark.createDataFrame([(1, 'X'), (2, 'Y'), (3, 'Z')], ['id', 'value2']) 使用collect_list函数连接两个数据帧: 代码语言:txt 复制 df3 = df1.groupBy('id').agg(collect_lis...
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "category", "value"]) 定义一个窗口规范: 代码语言:txt 复制 windowSpec = Window.partitionBy("id").orderBy("category").rowsBetween(-1, 1) 这个窗口规范指定了按照"id"列进行分组,并按照"category"列进行排序,窗口范围为当前行的前一行到...
show() # collect -> list res = df.filter(df['Pclass']==2).collect() print(res) row = res[0] # 转为字典 print(row.asDict()) print(row.asDict()['Pclass']) 4-Groupby 分组 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import countDistinct,avg,stddev from ...
#表分组聚合,groupBy,aggdfagg = df.groupBy("gender").agg(F.expr("avg(age)"),F.expr("collect_list(name)")) dfagg.show() +---+---+---+ |gender|avg(age)|collect_list(name)| +---+---+---+ | null| 16.0| [RuHua]| |female| 16.0| [HanMeiMei]| | male| 16.0...
df = spark.createDataFrame([{'name':'Alice','age':1}, {'name':'Polo','age':1}]) (3)指定schema创建 schema = StructType([ StructField("id", LongType(),True), StructField("name", StringType(),True), StructField("age", LongType(),True), ...
pyspark dataframe列的合并与拆分 使用Spark SQL在对数据进行处理的过程中,可能会遇到对一列数据拆分为多列,或者把多列数据合并为一列。 这里记录一下目前想到的对DataFrame列数据进行合并和拆分的几种方法。 frompyspark.sqlimportSparkSession spark = SparkSession.builder \ ...
groupBy("col1").agg(collect_list('col2').alias('new_col2')).show() df2 = spark.createDataFrame([('1','a','100'),('1','b','200'),('1','c','300'),('2','d','400'),('2','f','500')], ['col1', 'col2', 'col3']) df2.groupBy("col1").agg(*[collect_...
PySpark DataFrame能够通过pyspark.sql.SparkSession.createDataFrame创建,通常通过传递列表(list)、元组(tuples)和字典(dictionaries)的列表和pyspark.sql.Rows,Pandas DataFrame,由此类列表组成的RDD转换。pyspark.sql.SparkSession.createDataFrame接收schema参数指定DataFrame的架构(优化可加速)。省略时,PySpark通过从数据中提取...