在PySpark 中,unionAll 函数用于将两个或多个具有相同结构(即列名和列类型相同)的 DataFrame 按行合并成一个新的 DataFrame。不过,需要注意的是,从 Spark 2.0.0 版本开始,unionAll 函数已经被标记为废弃(deprecated),推荐使用 union 函数来替代它。 使用union 函数合并 DataFrame union 函数与 unionAll 功能相同,...
下面是使用PySpark进行多个DataFrame的unionAll操作的示例代码: frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("unionAll_example").getOrCreate()# 创建DataFrame df1data1=[("Alice",34),("Bob",45)]columns=["name","age"]df1=spark.createDataFrame(data=data1,schema...
union unionALL 并集不去重(按列顺序) 获得新dataframe,unionall别名为union,如果要去重使用distinct方法,不会解析对应的列名合并,是按照列的顺序合并的,硬合 df2 = spark.createDataFrame([(3, 'C'), (4, 'D')], ['id', 'value'])df1 = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'),(3, 'C...
["id","name"])df2=spark.createDataFrame([(3,"Charlie"),(4,"David")],["id","name"])# 使用union方法合并两个DataFramedf3=df1.union(df2)# 使用unionAll方法合并两个DataFramedf4=df1.unionAll(df2)# 输出合并后的DataFramedf3.show()'''...
在pyspark中,如果想在for循环中添加dataframe,可以使用DataFrame的union或者unionAll方法将多个dataframe合并为一个。具体步骤如下: 首先,确保你已经导入了pyspark模块,并创建了SparkSession对象。 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() 创建一个空的DataFrame...
你可以使用union或unionByName方法来合并两个 DataFrame。union方法要求两个 DataFrame 的结构完全相同,而unionByName方法则允许列名不同,但数据类型必须兼容。 删除空值 你可以使用dropna方法来删除包含空值的行或列。dropna方法有多个参数,例如how(指定如何识别空值,默认为 'any',即只要一行中有空值就删除该行;'all' ...
1、union、unionAll、unionByName,row 合并(上下拼接) data_all = data_neg.unionByName(data_pos) 2、dataframe 样本抽样 data_all.sample(False, 0.5, 1000).count() 3、条件过滤 data_all.filter("label >= 1").count() 4、注册为临时表,再使用spark.sql 对dataframe进行操作 ...
union/unionAll:表拼接功能分别等同于SQL中union和union all,其中前者是去重后拼接,而后者则直接拼接,所以速度更快 limit:限制返回记录数与SQL中limit关键字功能一致 另外,类似于SQL中count和distinct关键字,DataFrame中也有相同的用法。 以上主要是类比SQL中的关键字用法介绍了DataFrame部分主要操作,而学习DataFrame的另...
df1.unionALL(df2) 10. 存在内存中/取消存在内存中 df.persist() df.unpersist() 11. 打印出dataframe格式 df.printSchema() 12. 创建一个空的dataframe schema = StructType([ StructField("列名1", StringType(), True), StructField("列名2", StringType(), True), StructField("列名3", StringType...
03 DataFrame DataFrame是PySpark中核心的数据抽象和定义,理解DataFrame的最佳方式是从以下2个方面: 是面向二维关系表而设计的数据结构,所以SQL中的功能在这里均有所体现 无论是功能定位还是方法接口均与pd.DataFrame极为相似,所以部分功能又是仿照后者设计