df.head()#Return first n rows df.first()#Return first row df.take(2)#Return the first n rows df.schema # Return the schemaofdf df.columns # Return the columnsofdf df.count()#Count the numberofrowsindf df.distinct().count()#Count the numberofdistinct rowsindf ...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import * import pandas as pd from pyspark.sql import Row from datetime import datetime, date #RDD转化为DataFrame spark=SparkSession.builder.appName("jsonRDD").getOrCreate() sc=spark.sparkContext stringJSONRDD=sc.parallelize([ ["123",...
--- 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 —...
在下一步中,我们创建一个 UDF (brand_udf),它使用这个函数并捕获它的数据类型,以便将这个转换应用到 dataframe 的移动列上。 [In]: brand_udf=udf(price_range,StringType()) 在最后一步,我们将udf(brand_udf)应用到 dataframe 的 mobile列,并创建一个具有新值的新列(price_range)。 [In]: df.withColumn...
dataframe.select("title",when(dataframe.title != 'ODD HOURS', 1).otherwise(0)).show(10) 展示特定条件下的10行数据 在第二个例子中,应用“isin”操作而不是“when”,它也可用于定义一些针对行的条件。 # Show rows with specified authors if in the given options ...
df_replicated = df.crossJoin(df_grid)print(f'number of rows in the replicated dataset:{df_replicated.count()}') number of rowsinthe replicated dataset:240000000 最后一步是指定每个 Spark 节点将如何处理数据。为此,我们定义了run_model 函数。它从输入 Spark DataFrame 中提取超参数和数据,然后训练和...
什么是DataFrame? DataFrames通常是指本质上是表格形式的数据结构。它代表行,每个行都包含许多观察值。行可以具有多种数据格式(异构),而列可以具有相同数据类型(异构)的数据。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...
# Import SparkSession from pyspark.sql #创建与集群的链接frompyspark.sqlimportSparkSession# Create a SparkSession #创建接口,命名为sparkspark=SparkSession.builder.getOrCreate()# Print spark #查看接口print(spark) 创建DataFrame 使用SparkSession创建DataFrame的方式有两种,一种是从RDD对象创建,一种是从文件读...
DataFrame注册成SQL的表: df.createOrReplaceTempView("TBL1") 1. 进行SQL查询(返回DataFrame): conf = SparkConf() ss = SparkSession.builder.appName("APP_NAME").config(conf=conf).getOrCreate() df = ss.sql(“SELECT name, age FROM TBL1 WHERE age >= 13 AND age <= 19″) ...
of dfdf.head() #Return first n rowsdf.first() #Return first rowdf.take(2) #Return the first n rowsdf.schema # Return the schema of dfdf.columns # Return the columns of dfdf.count() #Count the number of rows in dfdf.distinct().count() #Count the number of distinct rows in dfdf...