这里是251行,可以取两个dataframe的index然后求交集看下 set1 = set(df1.index) set2 = set(df2.index) set_join = set1.intersection(set2) print(len(set1), len(set2), len(set_join)) 输出: 500 600 251 pd.merge pd.merge主要参数说明: left,
(1)DataFrame获取某一列的数据并去重 ### 获取电器设备一栏并去重 result = data['elec_ap'].unique() 1. 2. (2)删除指定行(某列包含某些特定值的行) ##df.drop([0],axis=1) data.drop(data[data['elec_aps']=='电冰箱'].index,axis=0,inplace=True) data 1. 2. 3. (3)删除指定列 df....
dataframe转dict df =spark.createDataFrame([ ('1','2020'), ('2','2020'), ('1','2019'), ('4','2019'), ('3','2020') ], ['id','year']) df.toPandas().set_index('id').T.to_dict('list') dataframe转list np.array(df.toPandas()).tolist() np.array(df.toPandas()['...
Spark DataFrame中的数据在默认情况下并不保持自然顺序。 通过设置compute.ordered_head可以保持自然顺序,但它会导致内部排序的性能开销。 ps_df.head() 三、PySpark Pandas操作 1.读取行列索引 读取行索引: ps_df.index Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64') 读取列索引: ps_df.columns Index(['name...
在PySpark中可以使用哪些方法向DataFrame添加新列? 可以使用withColumn()方法。该方法接受两个参数,第一个参数是新列的名称,第二个参数是新列的值或表达式。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession对象 spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建...
DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame与RDD的主要区别在于,前者带有schema元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息,从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优化,最终达到...
spark dataframe录入ElasticSearch 等典型数据ETL功能的探索。 系列文章: 1.大数据ETL实践探索(1)--- python 与oracle数据库导入导出 2.大数据ETL实践探索(2)--- python 与aws 交互 3.大数据ETL实践探索(3)--- pyspark 之大数据ETL利器 4.大数据ETL实践探索(4)--- 之 搜索神器elastic search 5.使用python对...
这是 Spark 用来在基础设施上存储大量数据的一种方式。RDD 与存储在本地内存中的内容(如 pandas DataFrame)的关键区别在于,RDD 分布在许多机器上,但看起来像一个统一的数据集。这意味着,如果您有大量数据要并行操作,您可以将其放入 RDD 中,Spark 将为您处理并行化和数据的集群。
conf=SparkConf().setAppName("miniProject").setMaster("local[*]") sc=SparkContext.getOrCreate(conf) #(a)利用list创建一个RDD;使用sc.parallelize可以把Python list,NumPy array或者Pandas Series,Pandas DataFrame转成Spark RDD。 rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5]) ...
在PySpark中,Row对象是DataFrame的基本组成单元,它封装了DataFrame中的每一行数据。每行数据以Row对象的形式存在,其中包含了该行的各个字段值。这些字段值可以像属性一样被访问,使得处理数据变得更加直观和方便。Row对象的创建和使用,使得PySpark能够以更加结构化的方式处理数据,提高了数据处理效率和便利性。Row对象创建...