尝试:#to convert pyspark df into pandas:df=df.toPandas()df["d"]=df["dic"].str.get("d")df["e"]=df["dic"].str.get("e")df=df.drop(columns=["dic"])返回: a b d e0 1 2 1 21 3 4 7 ...
在PySpark中包含了两种机器学习相关的包：MLlib和ML，二者的主要区别在于MLlib包的操作是基于RDD的，ML包的操作是基于DataFrame的。根据之前我们叙述过的DataFrame的性能要远远好于RDD，并且MLlib已经不再被维护了，所以在本专栏中我们将不会讲解MLlib。
read.json(file) df.show() 2.4. 读取csv # 先创建csv文件 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,5),columns=['a','b','c','d','e']).\ applymap(lambda x: int(x*10)) file=r"D:\hadoop_spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\examples\src\main\...
df.select(to_json(struct(["key","json"])).alias("value")).write.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers",','.join(["ip", "ip "])).option("topic","主题名字").save() from pyspark.sql.functions import to_json, struct,concat df.select(concat(*df.columns).alias('data')...
原因:hive表如果是由json数据构成的,需要引入hive-hcatalog-core-x.x.x.jar包,这里hive下面已经引入了,所以将代码中的select语句赋值到hive中直接查询是没有问题的。这里的问题是使用spark操作hive的引擎与直接在终端使用hive命令是不一样的,如果直接在终端使用hive命令打开操作hive数据库,hive使用的是hadoop的mapreduc...
其中,"path/to/file.csv"是数据文件的路径,header=True表示第一行是列名,inferSchema=True表示自动推断列的数据类型。 查找空列: 代码语言:txt 复制 null_columns = [column for column in df.columns if df.filter(col(column).isNull()).count() > 0] 这里使用了filter函数和isNull函数来筛选出空列。
print(jsons.filter(jsons.age>20).show()) 3.2 读取csv csvs = sqlContext.read.csv("file:///Users//test.csv") csvs.show(2) csvs.show() print(csvs.collect()) print(csvs.columns) 3.3 读取mysql session = SparkSession.builder.appName("spark.mysql").master("local[2]").getOrCreate...
# dataframe转json,和pandas很像啊color_df.toJSON().first() 10. 排序 # pandas的排序df.sort_values(by='b')# spark排序color_df.sort('color',ascending=False).show()# 多字段排序color_df.filter(color_df['length']>=4)\.sort('length','color',ascending=False).show()# 混合排序color_df....
2.3. 读取json # 读取spark下面的示例数据file=r"D:\hadoop_spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\examples\src\main\resources\people.json"df=spark.read.json(file)df.show() 2.4. 读取csv # 先创建csv文件importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,5),columns=['a','b','c',...
toJSON(use_unicode=True) 将DataFrame转换成每行为json的RDD (1.3版本新增) 1. 2. >>> df.toJSON().first() u'{"age":2,"name":"Alice"}' 1. 2. toLocalIterator() 得到包含DataFrame行数据的迭代器,迭代器消耗的内存和DataFrame中最大的分区相同 (2.0版本新增) 1. 2. >>> list(df.toLocalIte...