df=spark.createDataFrame(data,['Name','age']) df.describe(['Name','age']).show() 1. 2. 3. 其结果如下: 2.2 where/filter筛选数据 where和filter的作用相同,都可以对DataFrame的数据进行筛选。这里仅以where方法为例进行说明。where(condition)中的co
--- 6、去重 --- 6.1 distinct:返回一个不包含重复记录的DataFrame 6.2 dropDuplicates:根据指定字段去重 --- 7、 格式转换 --- pandas-spark.dataframe互转 转化为RDD --- 8、SQL操作 --- --- 9、读写csv --- 延伸一:去除两个表重复的内容 参考文献 1、--- 查 --- — 1.1 行元素查询操作 —...
先创建一个Pandas Dataframe, 然后直接基于Pandas Dataframe创建Spark DataFrame pandas_df = pd.DataFrame({ 'a': [1, 2, 3], 'b': [2., 3., 4.], 'c': ['string1', 'string2', 'string3'], 'd': [date(2000, 1, 1), date(2000, 2, 1), date(2000, 3, 1)], 'e': [datetime...
根据条件对DataFrame进行过滤 where(condition)和filter(condition)是同一个函数 (1.3版本新增) 1. 2. 3. 参数: condition ——– 一个由types.BooleanType组成的Column对象,或一个内容为SQL表达式的字符串 >>> df.filter(df.age > 3).collect() [Row(age=5, name=u'Bob')] >>> df.where(df.age =...
92.pyspark.sql.functions.when(condition, value) 93.pyspark.sql.functions.udf(f, returnType=StringType) 参考链接 github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning 公众号:数学建模与人工智能 RDD和DataFrame 1.SparkSession 介绍 SparkSession 本质上是SparkConf、SparkContext、SQLContext、HiveContext和Stre...
DataFrame是在Spark 1.3中正式引入的一种以RDD为基础的不可变的分布式数据集,类似于传统数据库的二维表格,数据在其中以列的形式被组织存储。如果熟悉Pandas,其与Pandas DataFrame是非常类似的东西。 DataFrame API受到R和Python(Pandas)中的数据框架的启发,但是从底层开始设计以支持现代大数据和数据科学应用程序。作为现有...
DataFrame通常除数据外还包含一些元数据。例如,列名和行名。 我们可以说DataFrames是二维数据结构,类似于SQL表或电子表格。 DataFrames用于处理大量结构化和半结构化数据 连接本地spark frompyspark.sqlimportSparkSession spark = SparkSession \ .builder \
class pyspark.sql.DataFrame(jdf, sql_ctx) 一个以列名为分组的分布式数据集合 一个DataFrame 相当于一个 与spark sql相关的table,可以使用SQLContext中的各种函数创建。 people = sqlContext.read.parquet("...") Once created, it can be manipulated using the various domain-specific-language (DSL) function...
创建SparkDataFrame 开始讲SparkDataFrame,我们先学习下几种创建的方法,分别是使用RDD来创建、使用python的DataFrame来创建、使用List来创建、读取数据文件来创建、通过读取数据库来创建。 1. 使用RDD来创建 主要使用RDD的toDF方法。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
The method is flexible, and we can use it from a simple condition to a complex one. This method follows the syntax df.select([col for col in df.columns if condition]), where: df is the DataFrame you're working with. condition is the criteria used to filter the columns you want to...