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...
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)...
上面的命令使用示例数据文件中的值创建了一个 spark 数据帧。我们可以认为这是一个带有列和标题的表格格式的 Excel 电子表格。我们现在可以在这个 Spark 数据帧上执行多个操作。 [In]: df.columns [Out]: ['ratings','age','experience','family','mobile'] 我们可以使用“columns”方法打印数据帧中的列名列表。
以下代码片段是数据框的一个快速示例: # spark is an existing SparkSessiondf = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")# Displays the content of the DataFrame to stdoutdf.show()#+---+---+#| age| name|#+---+---+#+null|Jackson|#| 30| Martin|#| 19| Melvin|#+-...
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...
To take the use case a step further, notice from the sample PySpark code below that you have the option select the content from a CSV file and write it to an Excel file with the help of the Spark Excel Maven library. csv.select("*").write.format('com.crealytics.spark.excel')...
df.filter(df['Type 2'].isNull()).count() # 386 # 转换成pandas,打印出每一列的缺失值个数 df.toPandas().isnull().sum() # 结果: Name 0 Type 1 0 Type 2 386 Total 0 HP 0 Attack 0 Defense 0 Sp Atk 0 Sp Def 0 Speed 0 Generation 0 Legendary 0 dtype: int64 ...
然而,有时我们需要将所有数据保存在一个CSV文件中,例如,当我们需要将结果交给其他系统进行处理或需要在Excel中打开分析时。这时,我们需要改变保存CSV文件的默认行为。 解决方案 方案一:合并分区文件 一种解决方案是将所有分区文件合并成一个文件。可以通过以下步骤实现: ...
However, applying your PySpark skills to real-world projects is what will make you excel at it. Look for datasets that interest you and use PySpark to analyze them, extract insights, and solve problems. Start with simple projects and questions and gradually take on more complex ones. This ...
read_csv("data.csv", sep="\t") # read_excel # 保存数据到csv spark_df.write.csv('data.csv', header=True) pandas_df.to_csv("data.csv", index=False) # 读取hive表数据 spark_df = spark.sql('select * from tab') # 保存数据到hive表 spark_df.write.mode('overwrite').saveAsTable(...