df.show()#Display the contentofdf 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 numberofdist...
基于RDD进行构建 # 1.1 使用 spark.createDataFrame(rdd,schema=)创建 rdd = spark.sparkContext.textFile('./data/students_score.txt') rdd = rdd.map(lambda x:x.split(',')).map(lambda x:[int(x[0]),x[1],int(x[2])]) print(rdd.collect()) '''[[11, '张三', 87], [22, '李四',...
# Counts the number of rows in dataframe dataframe.count() # Counts the number of distinct rows in dataframe dataframe.distinct().count() # Prints plans including physical and logical dataframe.explain(4) 8、“GroupBy”操作 通过GroupBy()函数,将数据列根据指定函数进行聚合。 # Group by author, ...
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...
spark=SparkSession.builder.appName("jsonRDD").getOrCreate() df=spark.createDataFrame(data,schema) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 另外,关于DataFrame中的数据类型还需要注意一些问题: 2.2 构造DataFrame
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 ...
# 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...
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...
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...
python dataframe apache-spark pyspark apache-spark-sql 我正在使用Pyspark,我想创建一个执行以下操作的函数: 描述列车用户事务的给定数据: +---+---+---+---+---+---+ |USER| DATE |LINE_ID| STOP | TOPOLOGY_ID |TRANSPORT_ID | +---+---+---+---+---+ |John|2021-01-27 07:27:34|...