在上述代码中,我们定义了一个包含姓名、年龄和薪资的简单数据集,并将其转化为DataFrame。 获取Schema 获取DataFrame的schema非常简单,只需调用schema属性或使用printSchema()方法。这两种方法都能有效展示schema信息。 方法一:使用schema属性 # 获取schemaschema_info=df.schemaprint(schema_info) 1. 2. 3. 方法二:使...
print(pdf,type(pdf)) yield pdf[pdf.id == 1]df.mapInPandas(filter_func, df.schema).show() # 进入filter_func变成了dataframe处理 id age0 1 21 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> id age0 2 30 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>+---+---+| id|age|+---+---+| 1| 21|+...
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 — 像SQL那样打印列表前2...
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 网页链接 功能:过滤DataFrame内的数据,返回一...
# ReadJSONfile into dataframe df=spark.read.json("PyDataStudio/zipcodes.json")df.printSchema()df.show() 当使用format("json")方法时,还可以通过其完全限定名称指定数据源,如下所示。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # ReadJSONfile into dataframe df=spark.read.format('org.apache...
["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'...
printSchema() # 打印dataframe有哪些字段(列) print(df.columns) # 打印dataframe的详细信息 df.describe().show() 2-type/head/select/withColumn/withColumnRenamed/使用sql语句 from pyspark.sql import SparkSession # 创建spark会话(连接) spark = SparkSession.builder.appName('Basics').getOrCreate() #...
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, ...
sparkDF.printSchema():打印schema,列的属性信息打印出来【这是pandas中没有的】 sparkDF.columns:将列名打印出来 3、选择列 【select函数,原pandas中没有】 sparkDF.select(‘列名1‘,‘列名2‘).show():选择dataframe的两列数据显示出来 sparkDF.select ( sparkDF[‘列名1‘]+1 , ‘列名2‘ ).show():...
1. 依据指定schema创建 2. 依据已有dataframe创建 一、通过列表创建 1. 元组列表 列表中指定多个行,每行数据用一个元组形式表示,同时用一个列表表示每一列的列名。 value = [('Alice', 18), ('Bob', 19)] df = spark.createDataFrame(value, ['name', 'age']) ...