2.2 方法.createDataFrame(data, schema=None, samplingRatio=None, verifySchema=True):从RDD 、一个列表、或者pandas.DataFrame 中创建一个DataFrame参数:data:输入数据。可以为一个RDD、一个列表、或者一个pandas.DataFrame schema:给出了DataFrame 的结构化信息。可以为:一个字符串的列表:给出了列名信息。此时每一...
Using theindex we can select the rows from the given DataFrameor add the row at a specified Index. we can also get the index itself of the given DataFrame by using the.index property. In this article, I will explain theindexproperty and using this property how we can get an index of ...
df<-read.json("examples/src/main/resources/people.json")# Displays the content of the DataFramehead(df)## age name## 1 NA Michael## 2 30 Andy## 3 19 Justin# Another method to print the first few rows and optionally truncate the printing of long valuesshowDF(df)## +---+---+##...
DataFrame是DataSet以命名列方式组织的分布式数据集,类似于RDBMS中的表,或者R和Python中的 data frame。DataFrame API支持Scala、Java、Python、R。在Scala API中,DataFrame变成类型为Row的Dataset:type DataFrame = Dataset[Row]。 DataFrame在编译期不进行数据中字段的类型检查,在运行期进行检查。但DataSet则与之相反,因...
n_unique=[]forcolincols:n_unique.append(df.select(col).distinct().count())pd.DataFrame(data={'col':cols,'n_unique':n_unique}).sort_values('n_unique',ascending=False) 结果如下,ID类的属性有最多的取值,其他的字段属性相对集中。
这里的index和columns就分别是行和列标签。我们可以很容易选择一段时间(行上选择)和几列(列上选择)数据。当然这些建立在数据是按顺序存储的基础上。 按顺序存储的特性让 DataFrame 非常适合用来做统计方面的工作。 In[17]:df3=df.shift(1)# 把 df 的数据整体下移一格,行列索引保持不变In[18]:df3Out[18]:...
二、DataFrame对象上Action操作 1、show:展示数据 以表格的形式在输出中展示jdbcDF中的数据,类似于select * from spark_sql_test的功能。 show方法有四种调用方式,分别为, (1)show 只显示前20条记录。且过长的字符串会被截取 示例:jdbcDF.show (2)show(numRows: Int) ...
(), this is for a small DataFrame,# since it will return all of the rows in the DataFrame and move them back from the executors to# the driver. You can instead use take(<n>) or show(<n>),# which allow you to limit the number of rows returned by specifyingspark.sql("SELECT * ...
使用SparkSession,应用程序可以从现有的RDD,Hive表或Spark数据源创建DataFrame。下例,基于JSON文件的内容创建DataFrame: AI检测代码解析 // $example on:create_df$ Dataset<Row> df = spark.read().json("people.json"); // Displays the content of the DataFrame to stdout ...
.toDF()// Register the DataFrame as a temporary viewpeopleDF.createOrReplaceTempView("people")// SQL statements can be run by using the sql methods provided by Sparkval teenagersDF = spark.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19")// The columns of a row in the...