columns: 定义列名列表。 createDataFrame(data, columns): 从数据创建 DataFrame。 show(): 展示 DataFrame 的内容。 第三步:使用条件过滤 DataFrame 的列 接下来,我们将对 DataFrame 进行过滤,只保留年龄大于 30 的行。 # 过滤 DataFramefiltered_df=df.fil
Create DataFrame Create Example DataFrame Show DataFrame Filter Data Filter Columns Show Filtered DataFrame Spark DataFrame Column Filtering Journey 这段代码展示了我们在整个流程中经历的每一步,每一步我们都感到舒适且顺畅。 希望本文能为你进入数据处理的世界提供一个清晰的起点!继续学习 Spark 和 DataFrame,并...
1)创建DataFrame的数据源 2)创建DataFrame的步骤 3.DataFrame数据核心操作 1)Agg 2)Alias 3)Cache 4)Collect 5)Columns 6)Corr 7)Count 8)Describe 9)Distinct 10)Drop 11)Dropna 12)Fillna 13)Filter 14)First 15)FlatMap 16)Head 17)Groupby 18)Join 19)OrderBy 4.Spark SQL 操作 1)通过SQL对数据进行...
10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列 返回一个dataframe 11、 except(other: DataFrame) 返回一个dataframe,返回在当前集合存在的在其他集合不存在的 12、 explode[A, B](inputColumn: String, outputColumn: String)(f: (A) ⇒ TraversableOnce[B])(implicit arg0: scala.reflect.api....
SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate() # 创建一个示例 DataFrame data = [("Alice", 1), ("Bob", 2), ("Cathy", 3)] columns = ["name", "id"] df = spark.createDataFrame(data, columns) # 过滤掉 id 大于 1 的行 df_filtered = df.filter(df["id"] <= 1) # ...
Action 操作1、 collect() ,返回值是一个数组,返回dataframe集合所有的行2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组,返回dataframe集合所有的行3、 count() 返回一个number类型的,返回dataframe集合的行数4、 describe(cols: String*) 返回一个通过数学计算的类表值(count, mean, stddev, min, and max)...
dataframe的基本操作 1、 cache()同步数据的内存 2、 columns 返回一个string类型的数组,返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组,返回值是所有列的名字以及类型 4、 explan()打印执行计划 物理的 5、 explain(n:Boolean) 输入值为 false 或者true ,返回值是unit 默认是false ,如果输入true...
DataFrame 的 API 非常丰富,横跨关系(如 filter、join)、线性代数(如 transpose、dot)以及类似电子表格(如 pivot)的操作。 还是以 pandas 为例,一个 DataFrame 可以做转置操作,让行和列对调。 In[8]:df.transpose()Out[8]:0123400.7363850.3195330.4408250.3002790.34111310.2712320.8919280.5007240.4835710.81387020.9402700...
Alias操作主要是对spark Dataframe的字段进行重命名操作。 3)Cache cache用于对数据持久化,对应操作下的数据,不会在spark计算过程中反复计算。 4)Collect collect操作会把数据直接把数据取回内存,以python列表形态返回。 5)Columns 可以通过columns操作获取字段名称列表。
import pandas as pd from pyspark.sql import SparkSession colors = ['white','green','yellow','red','brown','pink'] color_df=pd.DataFrame(colors,columns=['color']) color_df['length']=color_df['color'].apply(len) color_df=spark.createDataFrame(color_df) color_df.show() 7.RDD与Data...