frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建Spark会话spark=SparkSession.builder \.appName("Get Schema Example")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 创建DataFrame 为了演示如何获取schema,我们需要先创建一个DataFrame。以下代码模拟了一个简单的人员数据集: frompyspark.sqlimportRow# 创建数据data=[Row(name=...
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'...
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。
1 创建dataframe 1.1 读取文件创建 from pyspark.sql import SparkSession #sparkSession为同统一入口 #创建spakr对象 spark = SparkSession\ .builder\ .appName('readfile')\ .getOrCreate() # 1.读取csv文件 # 1.读取csv文件 logFilePath = 'births_train.csv' ...
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 ...
schema = StructType([ StructField("name", StringType(), True), StructField("age", StringType(), True), StructField("id", StringType(), True), StructField("测试", StringType(), True),])spark.createDataFrame([{'name':'ldsx','age':'12','id':'1','gender':'女'}],schema).sho...
PySpark是Spark的PythonAPI,通过Pyspark可以方便地使用 Python编写 Spark 应用程序, 其支持 了Spark 的大部分功能,例如 Spark SQL、DataFrame、Streaming、MLLIB(ML)和 Spark Core。 二、PySpark分布式机器学习 2.1 PySpark机器学习库 Pyspark中支持两个机器学习库:mllib及ml,区别在于ml主要操作的是DataFrame,而mllib操作...
df = spark.createDataFrame([{'name':'Alice','age':1}, {'name':'Polo','age':1}]) 4.指定schema创建DataFrame schema = StructType([ StructField("id", LongType(), True), StructField("name", StringType(), True), StructField("age", LongType(), True), StructField("eyeColor", Stri...
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), ...