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()...
Finding frequent items for columns, possibly with false positives. Using the frequent element count algorithm described in ※http://dx.doi.org/10.1145/762471.762473, proposed by Karp, Schenker, and Papadimitriou§. DataFrame.freqItems() and DataFrameStatFunctions.freqItems() are aliases. Note This f...
df.rdd# PySpark SQL DataFrame => RDDdf.toPandas()# PySpark SQL DataFrame => pd.DataFrame select:查看和切片 这是DataFrame中最为常用的功能之一,用法与SQL中的select关键字类似,可用于提取其中一列或多列,也可经过简单变换后提取。同时,仿照pd.DataFrame中提取单列的做法,SQL中的DataFrame也支持"[]"或"....
DataFrame基础操作 1、select() select函数选择DataFrame的一列或者多列,返回新的DataFrame importpysparkfrompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate()data=[("James","Smith","USA","CA"),("Michael","Rose","USA","NY"),("Robert","Williams",...
在PySpark中,要删除DataFrame中的非数字列,可以使用drop方法结合filter函数来实现。 首先,使用filter函数筛选出非数字列。可以通过使用cast函数将列转换为数字类型,并使用isNaN函数判断是否为非数字。然后,使用select方法选择需要保留的列。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql.functions import col...
select("df_as1.name", "df_as2.name", "df_as2.age").collect() [Row(name='Bob', name='Bob', age=5), Row(name='Alice', name='Alice', age=2)] approxQuantile(col, probabilities, relativeError) Calculates the approximate quantiles of numerical columns of a DataFrame. 计算DataFrame...
可以使用columns方法打印DataFrame中出现的列名列表。在输出结果中,实例DataFrame中有五列。要验证列的数量,可以直接使用Python的len函数。 len(df.columns) 5 1. 2. 3. 4. 还有一种查看DataFrame中的列方式就是使用Spark的printSchema方法,它会显示列的数据类型以及列名。
a=[('Alice',2),('Bob',5)]df=sqlContext.createDataFrame(a,['name','age'])from pyspark.sql.functionsimport*df_as1=df.alias('df_as1')df_as2=df.alias('sf_as2')joined_df=df_as1.join(df_as2,col('df_as1.name')==col('df_as2.name'),'inner')joined_df.select(col('df_as1....
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、--
SQL风格就是使用SQL语句处理DataFrame的数据 比如:spark.sql(“SELECT * FROM xxx) 网页链接 功能:展示DataFrame中的数据, 默认展示20条 语法: df.show(参数1,参数2) -参数1:默认是20,控制展示多少条 -参数2:是否阶段列,默认只输出20个字符的长度,过长不显示,要显示的话 请填入 truncate=True ...