# only showing top 5 rows ❶既然一条SQL语句返回的是一个DataFrame,我们还是要show()它才能看到结果。 PySpark 让您考虑如何链接操作。 在我们的例子中,我们首先过滤数据框,然后选择感兴趣的列。 SQL 提出了另一种结构: 您将要选择的列放在语句的开头。 这称为 SQL 操作 你他们添加一个或多个表来查询,称...
train.select('User_ID','Age').show(5) """ +---+---+ |User_ID| Age| +---+---+ |1000001|0-17| |1000001|0-17| |1000001|0-17| |1000001|0-17| |1000002| 55+| +---+---+ only showing top 5 rows """ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 6. ...
None)"""diff_cat_in_train_test.distinct().show(5)"""+---+|Product_ID|+---+| P00322642|| P00300142|| P00077642|| P00249942|| P00294942|+---+only showing top 5 rows""" 以上你可以看到46个不同的类别是在
show(5)"""+---+---+|User_ID| Age|+---+---+|1000001|0-17||1000001|0-17||1000001|0-17||1000001|0-17||1000002| 55+|+---+---+only showing top 5 rows""" 代码语言:javascript 复制 6. 分析categorical特征 为了建立一个模型,我们需要在“train”和“test”中看到分类特征的分布。这里...
only showing top 5 rows 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 在PySpark 中,可以在将所有列分别传参数,而不需要写成列表的形式 df.orderBy('mass', 'flipper', ascending=False).show(5) 1. 要按多列但按不同方向排序: # pandas df.sort_values(['mass', 'flipper'], ascending=[True, Fal...
1. 查 1.1 行元素查询操作 像SQL那样打印列表前20元素,show函数内可用int类型指定要打印的行数: df.show() df.show(30) 以树的形式打印概要: df.printSchema() 获取头几行到本地: list = df.head(3) # Example: [Row
可以使用pyspark.sql.SparkSession.createDataFrame方法创建一个PySpark DataFrame,通常通过传递一个列表、元组、字典和pyspark.sql.Rows的列表,一个pandas DataFrame或一个由此类列表组成的RDD来实现。pyspark.sql.SparkSession.createDataFrame方法可以通过scheme参数指定DataFrame的模式。当省略该参数时,PySpark会通过从数据中取...
top5rowsdata.agg(mean('label')).show()+---+| avg(label)|+---+|0.7411402157164869|+---+# ===直接使用循环来创建表达式的集合===tips_.show(2)+---+---+---+|total_bill| tip|size|+---+---+---+|16.99|1.01|2.0||10.34|1.66|3.0|+---+---+---+only showing top2rowsagglist...
show函数内可用int类型指定要打印的行数: 代码语言:javascript 复制 df.show()df.show(30) 以树的形式打印概要 代码语言:javascript 复制 df.printSchema() 获取头几行到本地: 代码语言:javascript 复制 list=df.head(3)# Example:[Row(a=1,b=1),Row(a=2,b=2),...]list=df.take(5)# Example...
priceDF.show(5) 执行以上代码,输出结果如下: root |-- RECORDID: string (nullable = true) |-- JCLB: string (nullable = true) |-- JCMC: string (nullable = true) |-- BQ: double (nullable = true) |-- SQ: double (nullable = true) ...