df1.union(df2).distinct().show()+---+---+| id|value|+---+---+| 2| B|| 1| A|| 3| C|| 4| D|+---+---+ unionByName 并集不去重(按列名) 是否允许缺失列:allowMissingColumns,默认不允许 # 按照列名合并df1 = spark.createDataFrame([[1, 2, 3]], ["col0", "col1", "col...
合并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...
在PySpark中,拼接多个DataFrame可以通过使用pyspark.sql.DataFrame.union()或pyspark.sql.DataFrame.unionByName()方法来实现。这两种方法分别适用于不同的情况: 使用union()方法: 适用于所有要拼接的DataFrame具有完全相同的列和列类型。 这种方法不会进行列名的匹配,而是直接将所有的行合并到一起。 python from pyspar...
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 res = predictions.select...
6.1、横向拼接 : union() 6.2、unionByName(): 根据列名横向拼接 6.3、纵向拼接:join() 6.4、求差集 : subtract() 6.5、求交集 : intersect() 6.6、cube()与rollup(): 多维聚合 7、统计数据 7.1、交叉统计 : crosstab() 7.2、分组统计 : groupBy() ...
而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中。 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() ...
使用concat函数代替多个union函数 使用union函数多个连续会对性能产生负面影响。相反,您可以使用concat函数,它可以在一个操作中连接多个DataFrame。 代码语言:javascript 复制 from functools import reduce from pyspark.sql import DataFrame def union_all(*dfs): return reduce(DataFrame.unionByName, dfs) combined_df ...
pyspark.sql.SparkSession: 是DataFrame和SQL函数的主要入口点。 pyspark.sql.DataFrame: 是Spark SQL的主要抽象对象,若干行的分布式数据,每一行都要若干个有名字的列。 跟R/Python中的DataFrame 相像 ,有着更丰富的优化。DataFrame可以有很多种方式进行构造,例如: 结构化数据文件,Hive的table, 外部数据库,RDD。
Footer © 2025 GitHub, Inc. Footer navigation Terms Privacy Security Status Docs Contact Manage cookies Do not share my personal information PySpark Dataframe, how to build DataFrameModel for nested objects · Issue #1877 · unionai-oss/pandera...
This is a drop-in replacement for the PySpark DataFrame API that will generate SQL instead of executing DataFrame operations directly. This, when combined with the transpiling support in SQLGlot, allows one to write PySpark DataFrame code and execute it on other engines like DuckDB, Presto, Spar...