take(n)方法可以获取 DataFrame 中的前n行,例如: # 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: # 返回一个包含前两行的 DataFramelimited_df=df.limit(2)limited_df.show() 1. 2. 3. 2...
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...
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...
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...
RDD和DataFrame 1.SparkSession 介绍 SparkSession 本质上是SparkConf、SparkContext、SQLContext、HiveContext和StreamingContext这些环境的集合,避免使用这些来分别执行配置、Spark环境、SQL环境、Hive环境和Streaming环境。SparkSession现在是读取数据、处理元数据、配置会话和管理集群资源的入口。 2.SparkSession创建RDD from ...
df = sqlCtx.createDataFrame( zip(numbers, letters), ('numbers', 'letters') ) # add an index column df = df.withColumn('index', f.monotonically_increasing_id()) # sort ascending and take first 100 rows for df1 df1 = df.sort('index').limit(100) ...
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...
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 ...
在以下示例中,将之前创建的 DataFrame df_that_one_customer 和df_filtered_customer 组合在一起,它将返回一个包含三个客户的 DataFrame: Python 复制 df_appended_rows = df_that_one_customer.union(df_filtered_customer) display(df_appended_rows) 备注 还可以将 DataFrame 写入表,然后追加新行,从而将其...