from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 读取数据文件创建DataFrame df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True) # 选择需要的列,并将结果赋给变量 column_values = df.select("column_name").collect() # 打印变量的值...
2. 使用python的DataFrame来创建 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df=pd.DataFrame([['Sam',28,88],['Flora',28,90],['Run',1,60]],columns=['name','age','score'])print(">> 打印DataFrame:")print(df)print("\n")Spark_df=spark.createDataFrame(df)print(">> 打印Spark...
select用于选择DataFrame中的列,返回一个新的DataFrame对象。 取最小值 在选择了需要操作的列后,我们可以使用DataFrame的聚合函数来计算最小值。 # 计算最小值min_value=selected_dataframe.selectExpr("min(column1)","min(column2)").collect()# 获取最小值min_value1=min_value[0][0]min_value2=min_value...
spark_df = sqlContext.createDataFrame(pandas_df) union合并+去重: nodes_cust = edges.select('tx_ccl_id','cust_id')# 客户编号nodes_cp = edges.select('tx_ccl_id','cp_cust_id')# 交易对手编号nodes_cp = nodes_cp.withColumnRenamed('cp_cust_id','cust_id')# 统一节点列名nodes = nodes_...
PySpark - DataFrame的基本操作 连接spark 1、添加数据 1.1、createDataFrame(): 创建空dataframe 1.2、createDataFrame() : 创建一个spark数据框 1.3、toDF() : 创建一个spark数据框 1.4、withColumn(): 新增数据列 2、修改数据 2.1、withColumn(): 修改原有数据框中某一列的值(统一修改) ...
dataframe基础 1. 连接本地spark 2. 创建dataframe 3. 查看字段类型 4. 查看列名 5. 查看行数 6. 重命名列名 7. 选择和切片筛选 8. 删除一列 增加一列 9. 转json 10. 排序 11. 缺失值 12. sparkDataFrame和python变量互转 1. 连接本地spark import pandas as pd from pyspark.sql import SparkSessi...
pyspark.sql.SparkSession: 是DataFrame和SQL函数的主要入口点。 pyspark.sql.DataFrame: 是Spark SQL的主要抽象对象,若干行的分布式数据,每一行都要若干个有名字的列。 跟R/Python中的DataFrame 相像 ,有着更丰富的优化。DataFrame可以有很多种方式进行构造,例如: 结构化数据文件,Hive的table, 外部数据库,RDD。
DataFrame查询 常用API select()投影一组表达式并返回一个新的DataFrame。参数:cols - 列名称(字符串)或表达式(列)的列表。 如果其中一个列名是'*',则该列将展开以包含当前DataFrame中的所有列。 >>> traffic.select("speed").show(5) +---+|speed|+---+|56.52||53.54||54.64||54.94||51.65|+---+ ...
Spark 中的核心概念是 RDD,它类似于 pandas DataFrame,或 Python 字典或列表。这是 Spark 用来在基础设施上存储大量数据的一种方式。RDD 与存储在本地内存中的内容(如 pandas DataFrame)的关键区别在于,RDD 分布在许多机器上,但看起来像一个统一的数据集。这意味着,如果您有大量数据要并行操作,您可以将其放入 RD...
从pyspark dataframe中提取架构标签 我想从pyspark数据帧创建一个python列表,其中包含特定模式“level”的模式标签。 模式是: root |-- DISPLAY: struct (nullable = true) | |-- 1WO: struct (nullable = true) | | |-- JPY: struct (nullable = true)...