frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Choose Second Column Example")\.getOrCreate()# 创建示例 DataFramedata=[("Alice",1,"F"),("Bob",2,"M"),("Cathy",3,"F"),("David",4,"M")]columns=["Name","ID","Gender"]df=spark.createDataFram...
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...
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 Top~~ 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()...
pyspark dataframe 重命名 pyspark修改列名,DataFrame创建1、RDD转换DataFrame首先创建一个rdd对象frompyspark.sqlimportSparkSessioncolumns=["language","users_count"]data=[("Java","20000"),("Python","100000"),("Scala","3000")]spark=SparkSession
Once created, it can be manipulated using the various domain-specific-language (DSL) functions defined in: DataFrame, Column。 To select a column from the data frame, use the apply method: ageCol = people.age 一个更具体的例子 #To create DataFrame using SQLContextpeople = sqlContext.read.par...
show() columns_to_drop = ['Category', 'ID'] df3 = df.drop(*columns_to_drop) #增加一列 from pyspark.sql.functions import lit color_df.withColumn('newCol', lit(0)).show() # dataframe转json,转完是个rdd color_df.toJSON().first() 5、排序 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 ...
创建DataFrame Spark中有两种方式可以将数据从RDD转化为DataFrame:反射推断或者编程指定。反射推断是Spark应用程序自动识列的类型,然后通过Spark SQL将行对象的RDD转换为DataFrame。编程指定则是在运行之前,人工从Spark SQL中引入数据类型分配给不同的列。 使用数据结构:data普通...
for col in Rows.columns: Rows = Rows.withColumn(col, Rows[col].cast(StringType())) 我正在寻找一种方法,在将Column4的内容转换为字符串类型之前,将其更正为表示原始JSON对象的内容。以下是我到目前为止所写的内容(不包括DB插入操作) import pyspark.sql.types as T ...
DataFrame基础操作1、select()select函数选择DataFrame的一列或者多列,返回新的DataFrameimport pyspark from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com&…
5.读文件创建DataFrame 6.从pandas dataframe创建DataFrame 7.RDD与DataFrame的转换 DataFrames常用 Row 查看列名/行数 统计频繁项目 select选择和切片筛选 选择几列 多列选择和切片 between 范围选择 联合筛选 filter运行类SQL where方法的SQL 直接使用SQL语法 新增、修改列 lit新增一列常量 聚合后修改 cast修改列数据...