在PySpark 中,sort 和orderBy 都用于对 DataFrame 进行排序,但它们之间存在一些差异。如果你遇到了奇怪的输出,可能是由于以下几个原因: 基础概念 sort: 这是一个行动操作,它会对 DataFrame 进行排序,但不会改变原始 DataFrame。默认情况下,sort 按照升序排列。 orderBy: 这是一个转换操作,它会返回一个新的 DataFr...
在pySpark中,Order By和sort都是用于对数据进行排序的操作,但它们有一些区别。 1. Order By: - 概念:Order By是一个DataFrame或Dataset的操...
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, "Bob")], schema=["ag...
1.2、createDataFrame() : 创建一个spark数据框 sdf = sqlContext.createDataFrame([("a1", "小明", 12, 56.5), ("a2", "小红", 15, 23.0),\ ("a3", "小强", 23, 84.0), ("a3","小小",9,93.5)],\ ("user_id", "name", "age", "score")) 1. 2. 3. 1.3、toDF() : 创建一个sp...
Pyspark 对DataFrame做随机打乱操作 需求:从hive下拉数据,要合并多个数据(每组数据类别不同),如果要在构造数据集最终阶段随机打乱,可以使用pyspark的orderBy随机打乱 frompyspark.sql.functions importrandsql="select*fromabc.table1 limit10;" df1=spark.sql(sql)...
orderBy: DataFrame的API, 进行排序, 参数1是被排序的列, 参数2是 升序(True) 或 降序 False 5. first: DataFrame的API, 取出DF的第一行数据, 返回值结果是Row对象. # Row对象 就是一个数组, 你可以通过row['列名'] 来取出当前行中, 某一列的具体数值. 返回值不再是DF 或者GroupedData 或者Column而是...
# DataFrame[word: string, count: bigint] results.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 因为Spark是懒惰的,所以它不关心记录的顺序,除非我们明确要求它这样做。由于我们希望看到显示的顶部单词,让我们在数据框中进行一点排序,同时完成程序的最后一步:返回顶部单词频率。
本Notebook基于Spark官网的Quick Start, 使用测试数据,实验PySpark DataFrame的功能:创建,显示数据,选择和存取数据,数据分组,保存和读取,使用SQL 4,运行本Notebook需要的第3方库 运行本Notebook需要安装pyspark库,如果没有安装,打开Anaconda的command窗口,运行如下命令: ...
让我们从一个CSV文件中加载数据。这里我们会用到spark.read.csv方法来将数据加载到一个DataFrame对象(fifa_df)中。代码如下: spark.read.format[csv/json] 2. 数据框结构 来看一下结构,亦即这个数据框对象的数据结构,我们将用到printSchema方法。这个方法将返回给我们这个数据框对象中的不同的列信息,包括每列的...
createDataFrame((department1,department2,department3,department4,department5)) df_dep.cache() df_dep.count() >>> df_dep.show() +---+---+---+ |bonus| id|name| +---+---+---+ | 0.2| 1| HR| | 0.3| 2| OPS| | 0.3| 3| FN| | 0.35| 4| DEV| | 0.21| 5| AD| +---...