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 importpysparkfrompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate()data=[("James","Smith","USA","CA"),("Michael","Rose","USA","NY"),("Robert","Williams",...
df=spark.createDataFrame(data,['Name','age']) res_1=df.take(2) print(res_1) 1. 2. 3. 4. 1.4 将DataFrame转化pandas.DataFrame toPandas方法可以将spark DataFrame转化为Pandas DataFrame。用法如下: data=[['Alice',26],['Jessica',23],['Shirely',33]] df=spark.createDataFrame(data,['Name'...
df.select(df["a"],df["b"],df["c"])# 选择a、b、c三列 重载的select方法: 代码语言:javascript 复制 jdbcDF.select(jdbcDF("id"),jdbcDF("id")+1).show(false) 会同时显示id列 + id + 1列 还可以用where按条件选择 代码语言:javascript 复制 jdbcDF.where("id = 1 or c1 = 'b'").sho...
# DataFrame Example 2 columns = ["name","languagesAtSchool","currentState"] df=spark.createDataFrame(data).toDF(*columns) df.printSchema() 1. 2. 3. 4. 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 s...
DataFrame支持两种风格进行编程,分别是: · DSL风格 · SQL风格 DSL语法风格 DSL称之为:领域特定语言。 其实就是指DataFrame的特有API DSL风格意思就是以调用API的方式来处理Data 比如:df.where().limit() SQL语法风格 SQL风格就是使用SQL语句处理DataFrame的数据 比如:spark.sql(“SELECT * FROM xxx) DSL - sh...
DataFrame要支持原生的SQL直接查询是需要创建视图的。 logData.createOrReplaceTempView("total_data") 然后你就可以 DF=spark.sql("SELECT DISTINCT name,id FROM total_data WHERE app_name!='' AND identifier!='' ") 类似这样的查询,注意spark前面声明过,是Session,语句返回的也是一个DataFrame ...
查询几列数据生成一个新的dataframe df5 = df.select('emp_id','name') df5.show() image.png 2.带where条件查询 df6 = df.select('name').where((df.name == 'John') | (df.name == 'Ray')) df6.show() image.png 3.带when条件查询 from pyspark.sql import functions as F #注意导...
df_profile = spark.createDataFrame(d) #转换为数据框 df_profile.show() # 创建数据框df_parents d = [{'name': 'Jason', 'child': 'Alice'}, {'name': 'Bill', 'child': 'Bryan'}, {'name': 'Sera', 'child': 'Bryan'}, {'name': 'Jill', 'child': 'Ken'}] ...
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| +---...
比如:df.where().limit() SQL语法风格 SQL风格就是使用SQL语句处理DataFrame的数据 比如:spark.sql(“SELECT * FROM xxx) 网页链接 功能:展示DataFrame中的数据, 默认展示20条 语法: df.show(参数1,参数2) -参数1:默认是20,控制展示多少条 -参数2:是否阶段列,默认只输出20个字符的长度,过长不显示,要显示...