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 import StructField, StringTypedf = spark.createDataFrame([("a...
2.1 使用take()方法 take(n)方法可以获取 DataFrame 中的前n行,例如: AI检测代码解析 # 获取前两行rows=df.take(2)forrowinrows:print(row) 1. 2. 3. 4. 2.2 使用limit()方法 limit(n)方法则是返回一个新的 DataFrame,它包含前n行的数据: AI检测代码解析 # 返回一个包含前两行的 DataFramelimited_...
df.groupBy(“A”).agg(functions.avg(“B”), functions.min(“B”), functions.max(“B”)).show() 整合后GroupedData类型可用的方法(均返回DataFrame类型): avg(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 count() —— 计算每组中一共有多少行,返回DataFrame有2列,一列为分组的组名,另一列为行总数...
DataFrame既然可以通过其他类型数据结构创建,那么自然也可转换为相应类型,常用的转换其实主要还是DataFrame=>rdd和DataFrame=>pd.DataFrame,前者通过属性可直接访问,后者则需相应接口: df.rdd # PySpark SQL DataFrame => RDD df.toPandas() # PySpark SQL DataFrame => pd.DataFrame 1. 2. select:查看和切片 这是...
6.1 distinct:返回一个不包含重复记录的DataFrame 6.2 dropDuplicates:根据指定字段去重 --- 7、 格式转换 --- pandas-spark.dataframe互转 转化为RDD --- 8、SQL操作 --- --- 9、读写csv --- 延伸一:去除两个表重复的内容 参考文献 1、--
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 ...
class pyspark.sql.DataFrame(jdf, sql_ctx) 一个以列名为分组的分布式数据集合 一个DataFrame 相当于一个 与spark sql相关的table,可以使用SQLContext中的各种函数创建。 people = sqlContext.read.parquet("...") Once created, it can be manipulated using the various domain-specific-language (DSL) function...
limit:限制返回记录数与SQL中limit关键字功能一致 另外,类似于SQL中count和distinct关键字,DataFrame中也有相同的用法。 以上主要是类比SQL中的关键字用法介绍了DataFrame部分主要操作,而学习DataFrame的另一个主要参照物就是pandas.DataFrame,例如以下操作: dropna:删除空值行实际上也可以接收指定列名或阈值,当接收列名时则...
spark spark = SparkUtils() # 生成dataframe spark_data = spark.sql(""" select id, username from tab1 where status in (1, 2, 3) and dt = '{}' """.format(date)) # pandas常用显示设置 pd.set_option('display.max_rows', 100) pd.set_option('display.max_columns', None) pd.set_...
display(df_sorted.limit(10)) 联接数据帧若要联接两个或多个 DataFrame,请使用 join 方法。 可以在 how(联接类型)和 on(基于哪些列进行联接)参数中指定联接 DataFrame 的方式。 常见的联接类型包括:inner:这是默认的联接类型,它返回的 DataFrame 仅保留那些在 DataFrame 中的 on 参数有匹配项的行。 left:此类...