笔者最近在尝试使用PySpark,发现pyspark.dataframe跟pandas很像,但是数据操作的功能并不强大。由于,pyspark环境非自建,别家工程师也不让改,导致本来想pyspark环境跑一个随机森林,用《Comprehensive Introduction to Apache Spark, RDDs ...
2.、创建dataframe 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #从pandas dataframe创建spark dataframe colors = ['white','green','yellow','red','brown','pink'] color_df=pd.DataFrame(colors,columns=['color']) color_df['length']=color_df['color'].apply(len) color_df=spark.create...
由上图,明显DataFrame的可读性比RDD好很多,RDD的结构是若干条Row,每一条Row是一条记录,而DataFrame就很接近我们平时能够见到的各种表格了,并且DataFrame还能够输出每个字段的结构与属性信息,这些都包含在它的scheme中。 在性能方面,DataFrame属于RDD的进化版,按照我目前的理解(参考其他人的帖子,还没看过源码,以后争取)...
color_df.filter(color_df['length']>=4).show()# filter方法 (2)选择几列的方法 color_df.select('length','color').show()# 如果是pandas,似乎要简单些color_df[['length','color']] (3)多列选择和切片 # 3.多列选择和切片color_df.select('length','color') .select(color_df['lengt...
pyspark创建DataFrame 为了便于操作,使用pyspark时我们通常将数据转为DataFrame的形式来完成清洗和分析动作。 RDD和DataFrame 在上一篇pyspark基本操作有提到RDD也是spark中的操作的分布式数据对象。 这里简单看一下RDD和DataFrame的类型。 print(type(rdd))# <class 'pyspark.rdd.RDD'>print(type(df))# <class 'pyspark...
一旦我们使用 Python 函数(remaining_yrs)创建了熊猫 UDF (length_udf),我们就可以将其应用到age列并创建一个新列 yrs_left。 [In]:df.withColumn("yrs_left", length_udf(df['age'])).show(10,False) [Out]: 熊猫UDF(多列) 我们可能会遇到这样的情况,我们需要多个列作为输入来创建一个新列。因此,下面...
1 0.456 0.456 23.013 23.013 dataframe.py:1712(toPandas) 1 0.092 0.092 21.222 21.222 dataframe.py:439(collect) 81 0.000 0.000 20.195 0.249 serializers.py:141(load_stream) 81 0.001 0.000 20.194 0.249 serializers.py:160(_read_with_length) ...
importpandasaspdfrompyspark.sqlimportSparkSessioncolors=['white','green','yellow','red','brown','pink']color_df=pd.DataFrame(colors,columns=['color'])color_df['length']=color_df['color'].apply(len)color_df=spark.createDataFrame(color_df)color_df.show() ...
length:计算字符串长度。 from pyspark.sql.functions import concat, substring, trim, upper, lower, split, length # 连接字符串 df.withColumn("full_name", concat(col("first_name"), lit(" "), col("last_name"))) # 提取子串 df.withColumn("substr", substring(col("text"), 1, 5)) ...
对于DataFrame 接口,Python 层也同样提供了 SparkSession、DataFrame 对象,它们也都是对 Java 层接口的封装,这里不一一赘述。 4、Executor 端进程间通信和序列化 对于Spark 内置的算子,在 Python 中调用 RDD、DataFrame 的接口后,从上文可以看出会通过 JVM 去调用到 Scala 的接口,最后执行和直接使用 Scala 并无区别...