#将 Pandas-on-Spark Dataframe 转换为 Pandas Dataframe pd_df = ps_df.to_pandas #将 Pandas Dataframe 转换为 Pandas-on-Spark Dataframe ps_df = ps.from_pandas(pd_df) 注意,如果使用多台机器,则在将 Pandas-on-Spark Dataframe 转换为 Pandas Dataframe 时,数据会从多台机器传输到一台机器,反之亦然(...
pd_df = ps_df.to_pandas() #将 Pandas Dataframe 转换为 Pandas-on-Spark Dataframe ps_df = ps.from_pandas(pd_df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 注意,如果使用多台机器,则在将 Pandas-on-Spark Dataframe 转换为 Pandas Dataframe 时,数据会从多台机器传输到一台机器,反之亦然(...
两个库的数据对象都称为 DataFrame:pandas DataFrame vs PySpark DataFrame。 导入数据并检查其形状 复制 # pandas df=pd.read_csv('penguins.csv')df.shape# PySpark df=spark.read.csv('penguins.csv',header=True,inferSchema=True)df.count(),len(df.columns) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 复制 (344,5) 1...
spark sql df加字段 df 加字段(插入固定值) 1.使用lit()函数 2.使用selectExpr() 3.sql df 加字段(不是固定值,sparksql内置的函数) 俩种方式 1.spark.udf.register() 2.udf() 使用selectExpr(),或者直接在sql里使用 udf注册函数 有时候应对复杂的业务时,sparksql的内置函数不能满足时,就要用udf注册...
在使用toPandas()將 PySpark DataFrame 轉換成 pandas DataFrame,以及使用createDataFrame(pandas_df)從 pandas DataFrame 建立 PySpark DataFrame 的過程中,可以利用 Arrow 作為優化工具。 若要針對這些方法使用 Arrow,請將Spark 組態spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled設定為true。 預設會啟用此組態,但對於已啟用...
psdf.dtypes tinyint int8 decimal object float float32 double float64 integer int32 long int64 short int16 timestamp datetime64[ns] string object boolean bool date object dtype: object Pandas-on-Spark vs Spark 函数 在Spark 中的 DataFrame 及其在 Pandas-on-Spark 中的最常用函数。注意,Pandas-on...
使用toPandas()将 PySpark 数据帧转换为 Pandas 数据帧时,以及使用createDataFrame(pandas_df)从 Pandas 数据帧创建 PySpark 数据帧时,可使用 Arrow 进行优化。 若要将 Arrow 用于这些方法,请将Spark 配置spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled设置为true。 默认情况下启用此配置,但已启用 Unity Catalog ...
from pyspark.sql import SparkSession import pandas as pd # 创建 SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("SparkToPandas").getOrCreate() # 假设我们有一个 Spark DataFrame df # df = spark.read.csv("path_to_csv") # 分块转换 chunk_size = 10000 pandas_dfs = [] for chunk in df...
显示结果数据,df_data.head() 2. Polars测试 Polars特点: Polars库在io上优势明显,非常快; Polars是Rust编写的,内存模型是基于Apache Arrow,python只是一个前端的封装; Polars存在两种API,一种是Eager API,另一种则是Lazy API; Eager API和Pandas的使用类似,语法差不太多,立即执行就能产生结果。
# 查看有哪些列 ,同pandas df.columns # ['color', 'length'] # 行数 df.count() # 列数 len(df.columns) 统计频繁项目 # 查找每列出现次数占总的30%以上频繁项目 df.stat.freqItems(["id", "gender"], 0.3).show() +---+---+ |id_freqItems|gender_freqItems| +---+---+ | [5, ...