一、将列表数据写入txt、csv、excel 1、写入txt def text_save(filename, data):#filename为写入CSV文件的路径,data为要写入数据列表...datas):#file_name为写入CSV文件的路径,datas为要写入数据列表 file_csv = co...
for index in range(len(ytestpred)): new_sheet.write(index, col, ytestpred[index]) # 循环依次添加数据 write(行,列, new_workbook.save(r'C:\Users\wh\Desktop\test_new.xlsx') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 读取数据 import xlrd def read_excel(): # 打开文件 workbook = xlrd.op...
write(i + 2, 4, value_amt) workbook.save(file_path) 2.2 读取文件到数据库 上节我们有一个本地的csv文件,当然如果你有现有的业务数据,可以直接使用表格数据~ 这一步我们将文件保存到数据库中。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def create_table_from_excel(excelFile, table_name)...
我们可以很容易地将数据帧转换并保存为拼花格式,只需将格式命名为如下所示的parquet。 [In]: parquet_uri='/home/jovyan/work/df_parquet'[In]: df.write.format('parquet').save(parquet_uri) 注意 完整的数据集和代码可以在本书的 GitHub repo 上参考,在 Spark 2.3 和更高版本上执行得最好。 结论 在...
本书将帮助您实施一些实用和经过验证的技术,以改进 Apache Spark 中的编程和管理方面。您不仅将学习如何使用 Spark 和 Python API 来创建高性能的大数据分析,还将发现测试、保护和并行化 Spark 作业的技术。 本书涵盖了 PySpark 的安装和设置、RDD 操作、大数据清理和整理,以及将数据聚合和总结为有用报告。您将学习...
4、类Excel操作 5、类SQL表操作 五、DataFrame+SQL 1、注册视图 2、操作Hive表 六、总结 一、SparkSQL介绍 Spark SQL是Apache Spark生态系统的一个关键组件,专注于处理和分析结构化和半结构化的大规模数据。Spark SQL建立在Spark核心之上,为用户提供了高效且易用的数据处理接口,从而将关系型和非关系型数据融入到...
#df.write df.write.csv(path='Pokemon.csv',mode='overwrite', header=True ) df.write.json(path='Pokemon.json',mode='overwrite' ) 1 2 3 4 1.3 分析每列的类型,取值个数 步骤3:分析每列的类型,取值个数,这里就可以使用df.describe分析每列的最大值、最小值、平均值、方差等特性了(下面我只贴出...
Write about your PySpark projects, share your insights, and contribute to the PySpark community by creating a personal blog. 5. Build a portfolio of projects As you keep moving in your PySpark learning journey, you will complete different projects. To showcase your PySpark skills and experience ...
('product_id').agg( sum('sales_amount').alias('total_sales'), avg('sales_amount').alias('average_sales'), count('*').alias('sales_count') ) # 输出结果 analysis_df.show() # 将结果保存到CSV文件 analysis_df.write.csv("sales_analysis_output.csv", header=True) # 关闭SparkSession ...
# 将数据存储到AmazonS3data.write.csv("s3://bucket/data.csv") 批处理与流处理 除了批处理作业,PySpark还支持流处理(streaming)作业,能够实时处理数据流。使用PySpark的流处理模块(Spark Streaming、Structured Streaming),可以从消息队列、日志文件、实时数据源等获取数据流,并进行实时处理和分析。