df2.select("name.firstname","name.lastname").show(truncate=False) 访问嵌套列所有元素 df2.select("name.*").show(truncate=False) 2、collect() collect将收集DataFrame的所有元素,因此,此操作需要在较小的数据集上操作,如果DataFrame很大,使用collect可能会造成内存溢出。 df2.collect() 3、withColumn() ...
过滤操作personDF.filter(personDF['age'] > 21).show()# 4.1.3.6 统计操作personDF.groupBy("age").count().show()# 5-SQL操作 创建临时试图# Creates a temporary view using the DataFramepersonDF.createOrReplaceTempView("people")# 5.1.1 查看DataFrame中的内容spark.sql("SELECT*FROM people").show...
1,"F"),("Bob",2,"M"),("Cathy",3,"F"),("David",4,"M")]columns=["Name","ID","Gender"]df=spark.createDataFrame(data,columns)# 选择第二列second_column=df.select(df.columns[1])# 显示结果second
DataFrame支持两种风格进行编程,分别是: · DSL风格 · SQL风格 DSL语法风格 DSL称之为:领域特定语言。 其实就是指DataFrame的特有API DSL风格意思就是以调用API的方式来处理Data 比如:df.where().limit() SQL语法风格 SQL风格就是使用SQL语句处理DataFrame的数据 比如:spark.sql(“SELECT * FROM xxx) DSL - sh...
PySpark DataFrame 简介 DataFrame 是 Spark 中的一个核心数据结构,它类似于 Pandas 的 DataFrame。一个 DataFrame 是一个分布式的数据集,能够以表格的形式组织数据。DataFrame 是大数据处理的基础,支持各种数据操作。 选择特定列 在PySpark 中,选择特定列相对直观。你可以使用 DataFrame 的select()方法来提取特定的列。
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、--
combine_first(df2) # pyspark from pyspark.sql.functions import nanvl df = spark.createDataFrame([(1.0, float('nan')), (float('nan'), 2.0)], ("a", "b")) df.select(nanvl("a", "b").alias("r1"), nanvl(df.a, df.b).alias("r2")).show() 7、分组统计 代码语言:javascript ...
0 1 21 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>pyarrow.RecordBatchid: int64age: int64 <class 'pyarrow.lib.RecordBatch'> id age0 2 30 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>+---+---+| id|age|+---+---+| 1| 21|+---+---+ fill 填充 d1 = spark.sql("SELECT 1 AS c1, int(...
data.select(data['name'].alias('rename_name')).show()+---+|rename_name|+---+| ldsx|| test1|| test2|| test3|| test4|| test5|+---+ 设置dataframe别名 d1 = data.alias('ldsx1')d2 = data2.alias('ldsx2')d1.show()+---+---+---+---+| name|age| id|gender|+---+...
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用于处理大量结构化和半结构化数据 连接本地spark frompyspark.sqlimportSparkSession spark = SparkSession \ .builder \