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。 Order By: 概念:Order By是一个DataFrame或Dataset的操作,用于按照指定的列对数据进行排序。 分类:Order By可以按照单个或多个列进行排序,可以指定升序(asc)或降序(desc)。 优势:Order By可以对大规模数据进行排序,并且支
orderBy('length','color').take(4) 6、处理缺失值 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 1.生成测试数据 import numpy as np import pandas as pd df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,5),columns=['a','b','c','d','e'])\ .applymap(lambda x: int(x*10)) df.iloc[2,...
age=29),Row(name="Bob",age=31),Row(name="Charlie",age=25)]# 创建 DataFramedf=spark.createDataFrame(data)# 根据 age 列升序排序sorted_df=df.orderBy("age")# 显示结果sorted_df.show()
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...
orderBy()指定排序列 function_name()可以是,例如,row_number(),rank(),dense_rank()等函数 三、示例 让我们通过一个示例来更好地理解开窗函数的应用。 1. 创建示例 DataFrame 首先,我们需要创建一个示例数据集。假设我们有以下销售数据: frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 Spark 会话spark=SparkSession.bu...
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)...
DataFrame基础操作 1、select() select函数选择DataFrame的一列或者多列,返回新的DataFrame import pyspark from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate() data = [("James","Smith","USA","CA"), ("Michael","Rose","USA","NY"), (...
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), ...
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 ...
[2017, 2018, 2019, 2020, 2021] all_yrs = training_yrs + prediction_yrs # built testing DataFrame test_rdd = sc.parallelize(all_yrs) row = Row('yr')< all_years_features = t.transform(test_rdd.map(row).toDF()) # apply linear regression model df_results = model.transform(all_years...