printSchema() # 打印dataframe有哪些字段(列) print(df.columns) # 打印dataframe的详细信息 df.describe().show() 2-type/head/select/withColumn/withColumnRenamed/使用sql语句 from pyspark.sql import SparkSession # 创建spark会话(连接) spark = SparkSession.builder.appName('Basics').getOrCreate() #...
["name", "age"]) # DSL操作 # 4.1.1 查看DataFrame中的内容,通过调用show方法 personDF.show # 4.1.2 查看DataFrame的Scheme信息 personDF.printSchema() # 4.1.3.1 第一种方式查看name字段数据 personDF.select("name").show() # 4.1.3.2 第二种方式查看name字段数据 personDF.select(personDF['name'...
print(pdf,type(pdf)) yield pdf[pdf.id == 1]df.mapInPandas(filter_func, df.schema).show() # 进入filter_func变成了dataframe处理 id age0 1 21 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> id age0 2 30 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>+---+---+| id|age|+---+---+| 1| 21|+...
3.1.3、printSchema(): 查看dataframe中每一列的类型和是否允许为空 3.1.4、head()、limit()、first()和take() : 获取头几行到本地 3.1.5、tail(): 查看dataframe的后N行 3.1.6、count(): 查询总行数 3.1.7、取别名: dataframe.column.alias('new_col_name') 3.1.8、查询数据框中某列为null的行 ...
df = spark.createDataFrame([(2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=["age", "name"])df.withColumns({'age2': df.age + 2, 'age3': df.age + 3}).show()+---+---+---+---+|age| name|age2|age3|+---+---+---+---+| 2|Alice| 4| 5|| 5| Bob| 7| 8|+---+-...
pyspark中的dataframe的观察操作 来自于: 1、读取: sparkDF = spark.read.csv(path) sparkDF = spark.read.text(path) 2、打印: sparkDF.show()【这是pandas中没有的】:打印内容 sparkDF.head():打印前面的内容 sparkDF.describe():统计信息 sparkDF.printSchema():打印schema,列的属性信息打印出来【这是...
createDataFrame(authors,schema=["FirstName","LastName","Dob"]) df1.show() # 删除重复值行 df1.dropDuplicates().show() # 只要某一列有重复值,则去重 df1.dropDuplicates(subset=['FirstName']).show() # pandas的方法 df=pd.DataFrame(authors, columns=["FirstName","LastName","Dob"]) df....
# ReadJSONfile into dataframe df=spark.read.json("PyDataStudio/zipcodes.json")df.printSchema()df.show() 当使用format("json")方法时,还可以通过其完全限定名称指定数据源,如下所示。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # ReadJSONfile into dataframe df=spark.read.format('org.apache...
print("1.输出DataFrame中的元素:\n") swimmersJSON.show() #2.输出DataFrame的Schema模式(名称和类型) print("2.输出DataFrame的Schema模式(名称和类型):\n") swimmersJSON.printSchema() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.
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), ...