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,要显示的话 请填入 truncate=True 如图,某个df.show后的展示结果 网页链接 功能:打印输出df的schema信息 语法: df.printSchema() 网页链接 功能:选择DataFrame中的指定列(通过传入参数进行指定)...
dataset.sampleBy("key", fractions={0: 0.1,2:0.1}, seed=0).show()+---+|key|+---+| 2|| 0|| 2|| 2|| 2|| 2|+---+ schema 显示dataframe结构 将此DataFrame的架构作为pyspark.sql.types返回 df.schemaStructType([StructField('id', LongType(), False)])df.printSchema()root |-- ...
show函数内可用int类型指定要打印的行数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.show()df.show(30) 以树的形式打印概要 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.printSchema() 获取头几行到本地: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 list=df.head(3)# E...
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'], personDF['age'] + 1).show() # ...
show() # 打印dataframe的每个字段(列)的类型 df.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 = Spark...
df=spark.createDataFrame(data,['Name','age']) df.show(2,truncate=3) df.show(vertical=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 其结果如下: 1.2 获取所有数据到数组 show方法只能将DataFrame中的数据展示出来,但无法使用变量接收DataFrame。为了获取数据,可以使用collect方法将DataFrame中的数据保...
sparkDF.printSchema():打印schema,列的属性信息打印出来【这是pandas中没有的】 sparkDF.columns:将列名打印出来 3、选择列 【select函数,原pandas中没有】 sparkDF.select(‘列名1‘,‘列名2‘).show():选择dataframe的两列数据显示出来 sparkDF.select ( sparkDF[‘列名1‘]+1 , ‘列名2‘ ).show():...
3.1.1、show(): 可用int类型指定要打印的行数 3.1.2、dtypes(): 查看dataframe中每一列的类型 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 ...
# 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...
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), ...