在上述代码中,我们定义了一个包含姓名、年龄和薪资的简单数据集,并将其转化为DataFrame。 获取Schema 获取DataFrame的schema非常简单,只需调用schema属性或使用printSchema()方法。这两种方法都能有效展示schema信息。 方法一:使用schema属性 # 获取schemaschema_info=df.schemaprint(schema_info) 1. 2. 3. 方法二:使...
StringType,IntegerType# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("SchemaRedefinition")\.getOrCreate()# 原始数据data=[("Alice","34"),("Bob","45"),("Cathy","19")]schema=StructType([StructField("Name",StringType(),True),StructField("Age",StringType(),True)])# 创建DataFramedf...
功能:打印输出df的schema信息 语法: df.printSchema() 网页链接 功能:选择DataFrame中的指定列(通过传入参数进行指定) 语法: 可传递: ·可变参数的cols对象,cols对象可以是Column对象来指定列或者字符串列名来指定列 ·List[Column]对象或者List[str]对象, 用来选择多个列 网页链接 功能:过滤DataFrame内的数据,返回一...
schema 显示dataframe结构 将此DataFrame的架构作为pyspark.sql.types返回 df.schemaStructType([StructField('id', LongType(), False)])df.printSchema()root |-- id: long (nullable = false) select 查询 查询并返回新dataframe,可结合多方法使用是。 df = spark.createDataFrame([ (2, "Alice"), (5, ...
["name", "age"]) # DSL操作 # 4.1.1 查看DataFrame中的内容,通过调用show方法 personDF.show # 4.1.2 查看DataFrame的Scheme信息 personDF.printSchema() # 4.1.3.1 第一种方式查看name字段数据 personDF.select("name").show() # 4.1.3.2 第二种方式查看name字段数据 personDF.select(personDF['name'...
getOrCreate() # 获取people.json里的数据 # option("multiline","true") 是为了能解析json数组 df = spark.read.option("multiline","true").json("people.json") # 打印整个dataframe df.show() # 打印dataframe的每个字段(列)的类型 df.printSchema() # 打印dataframe有哪些字段(列) print(df....
df = spark.createDataFrame([{'name':'Alice','age':1}, {'name':'Polo','age':1}]) (3)指定schema创建 schema = StructType([ StructField("id", LongType(),True), StructField("name", StringType(),True), StructField("age", LongType(),True), ...
schema = StructType([ StructField("name", StringType(), True), StructField("age", StringType(), True), StructField("id", StringType(), True), StructField("gender", StringType(), True),]) count 统计数量 返回dataframe中row的数量
PySpark Schema 定义了数据的结构,换句话说,它是 DataFrame 的结构。PySpark SQL 提供 StructType 和 StructField 类以编程方式指定 DataFrame 的结构。 如果事先知道文件的架构并且不想使用inferSchema选项来指定列名和类型,请使用指定的自定义列名schema并使用schema选项键入。
DataFrame[a: bigint, b: double, c: string, d: date, e: timestamp] 以上的DataFrame格式创建的都是一样的。 df.printSchema() root |-- a: long (nullable = true) |-- b: double (nullable = true) |-- c: string (nullable = true) ...