我们需要使用pandas读取 Excel 文件,并将其转换为 Spark DataFrame。 importpandasaspd# 读取 Excel 文件excel_file_path="path_to_your_excel_file.xlsx"df_pandas=pd.read_excel(excel_file_path)# 将 pandas DataFrame 转换为 Spark DataFramedf_spark=spark.createDataFrame(df_pandas)# 显示 Spark DataFrame 的...
df = pd.read_excel(file_path) df_list.append(df) df = pd.concat(df_list) return df #传入地址并执行结果 TEST_PATH = 'C:/Users/young/Desktop/zhihu' test_df = Cross_table(TEST_PATH) #生成合并后的数据表 test_df.to_excel("C:/Users/young/Desktop/zhihu/test.xlsx",index=False,encodin...
PySpark是Apache Spark的Python API,它提供了一个高级别的抽象接口,用于在大规模数据处理中进行分布式计算。PySpark DF(DataFrame)是一种分布式数据集,类似于...
(sheet) df.to_parquet(f"excel_etl/{sheet}.parquet") from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder\ .master("local[*]")\ .getOrCreate() #只需要读取整个目录即可 df=spark.read.parquet("excel_etl") #也可以通过正则表达式来选择性读取自己想读取的parquet # df=spark.read....
read_excel(excelFile)) engine =create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test') df.to_sql(table_name, con=engine, if_exists='replace', index=False) 2.3 读取数据库的数据表 从数据库中读取表数据进行操作~ 如果你本来就有数据库表,那上面两步都可以省略,直接进入这一步。 代码...
上面的命令使用示例数据文件中的值创建了一个 spark 数据帧。我们可以认为这是一个带有列和标题的表格格式的 Excel 电子表格。我们现在可以在这个 Spark 数据帧上执行多个操作。 [In]: df.columns [Out]: ['ratings','age','experience','family','mobile'] ...
与pandas 或 R 一样,read.json允许我们从 JSON 文件中输入一些数据,而df.show以类似于 pandas 的方式显示数据框的内容。 正如我们所知,MLlib 用于使机器学习变得可扩展和简单。MLlib 允许您执行常见的机器学习任务,例如特征化;创建管道;保存和加载算法、模型和管道;以及一些实用程序,例如线性代数、统计和数据处理...
pd.read_excel()读取文件,如果数字前面有0,无论原文件的这一列是文本类型还是数值型,前边的0都会丢失,只能在read_excel()中加上参数 dtype='object',才不会丢失 df = spark.createDataFrame(pd.read_excel(csv_path+'test.xlsx',dtype='object'))\ df = spark.createDataFrame(pd.read_excel(csv_path+...
df = pd.read_excel('test.xls') df['ADATE'] = pd.to_datetime(pd.to_numeric(df['A'],...
df.filter(df['Type 2'].isNull()).count() # 386 # 转换成pandas,打印出每一列的缺失值个数 df.toPandas().isnull().sum() # 结果: Name 0 Type 1 0 Type 2 386 Total 0 HP 0 Attack 0 Defense 0 Sp Atk 0 Sp Def 0 Speed 0 Generation 0 Legendary 0 dtype: int64 ...