2、dataframe.first() 3、dataframe.head(num_rows)、dataframe.tail(num_rows),head、tail配合使用可以取得中间指定位置的行 4、dataframe.select([columns]).collect()[index] 5、dataframe.take(num_rows),同head()方法 转自:https://www.geeksforgeeks.org/get-specific-row-from-pyspark-dataframe/...
r=Row(age=11,name='Alice')print r.columns #['age','name'] 选择一列或多列:select 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df["age"]df.age df.select(“name”)df.select(df[‘name’],df[‘age’]+1)df.select(df.a,df.b,df.c)# 选择a、b、c三列 df.select(df["a"]...
代码注释:这一段代码先导入 SparkSession 模块,然后创建一个新的 Spark 会话,命名为 “Split DataFrame List Row”。 2. 创建示例 DataFrame 接下来,我们需要构建一个包含列表的示例 DataFrame。 frompyspark.sqlimportRow# 创建一个示例 DataFramedata=[Row(id=1,values=[1,2,3]),Row(id=2,values=[4,5]),...
>>> from pyspark.sql import Row >>> df = spark.createDataFrame([Row(a=170, b=75)]) >>> df.select(df.a.bitwiseOR(df.b)).show() +---+ |(a | b)| +---+ | 235| +---+ >>> df.select(df.a.bitwiseAND(df.b)).show() +---+ |(a & b)| +---+ | 10| +---+...
[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", 1)], ["i", "j"])df.show()+---+---+| i| j|+---+--...
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 3.1.9、输出list类型,list中每个元素是Row类: 3.1.10、describe() 和 summary(): 查看数据框中数值型列的统计情况(stddev是标准差的意思...
(3)获取一列的所有值,或者多列的所有值 rows= df.select('col_1', 'col_2').collect() value = [[ row.col_1, row.col_2 ] for row in rows ] # collect() 函数将分布式的dataframe转成local类型的 list-row 格式, # 既然是row类型,就和前面的取值方法一样了编辑...
(lambda p: Row(name=p[0], age=int(p[1]))) personDF = parts.toDF(["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")....
(lambda p: Row(name=p[0], age=int(p[1])))personDF=parts.toDF(["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 ...
pyspark.sql.SparkSession.createDataFrame接收schema参数指定DataFrame的架构(优化可加速)。省略时,PySpark通过从数据中提取样本来推断相应的模式。 创建不输入schema格式的DataFrame from datetime import datetime, dateimport pandas as pdfrom pyspark.sql import Rowdf = spark.createDataFrame([Row(a=1, b=2., c...