spark = SparkSession.builder.appName("NestedDictToDataFrame").getOrCreate() 定义嵌套字典的结构: 代码语言:txt 复制 data = { "name": ["John", "Mike", "Sarah"], "age": [25, 30, 35], "address": { "street": ["123 Main St", "456
步骤3: 创建 DataFrame 我们可以使用多种方式创建 DataFrame,例如从列表、字典或 RDD。 # 从列表创建 DataFramedata=[("Alice",1),("Bob",2),("Charlie",3)]columns=["Name","Age"]df=spark.createDataFrame(data,schema=columns)# 从字典创建 DataFramedata_dict=[{"Name":"Alice","Age":1},{"Name"...
1.2 通过字典,创建DataFrame 1.2.1 方式一:传入单个字典, 注意必须是一键多值(单值的时候,也必须加上[]) dict = {"name": ["jack", "HanMeimei"], "age": ["100", "100"]} # dict = {"name": "jack", "age": "100"}#这样写是会报错的 # dict = {"name":["jack"], "age": ["100...
创建从spark_df转换:pandas_df = spark_df.toPandas()从pandas_df转换:spark_df = SQLContext.createDataFrame(pandas_df) 另外,createDataFrame支持从list转换spark_df,其中list元素可以为tuple,dict,rdd list,dict,ndarray转换已有的RDDs转换 CSV数据集读取结构化数据文件读取 HDF5读取JSON数据集读取 EXCEL读取Hive...
但是有一点需要注意,我们这里得到了结果但是却不能直接作为参数传入。因为dataframe中的fillna方法只支持传入一个整数、浮点数、字符串或者是dict。所以我们要把这份数据转化成dict才行。这里的转化稍稍有些麻烦,因为dataframe不能直接转化,我们需要先转成pandas再调用pandas当中的to_dict方法。
Param = namedtuple('Param', 'sc dt product uid_dict b_uid_set hsc') def _q(obj): global DEBUG if DEBUG: import pprint import StringIO from pyspark.sql.dataframe import DataFrame as DataFrame io = StringIO.StringIO() if isinstance(obj, DataFrame): io.write(pprint.pformat(obj.take(10)...
|2. Intro to SparkDataFrame how to create a spark data frame # create an rdd objectstringJSONRDD=sc.parallelize(("""{ "id": "123","name": "Katie","age": 19,"eyeColor": "brown"}""","""{"id": "234","name": "Michael","age": 22,"eyeColor": "green"}""","""{"id":...
spark = SparkSession.builder.appName("JSON to DataFrame").getOrCreate() 定义JSON字典: 代码语言:txt 复制 json_dict = { "name": ["John", "Alice", "Bob"], "age": [25, 30, 35], "city": ["New York", "London", "Paris"] } 将JSON字典转换为Spark DataFrame: 代码语言:txt 复制 d...
val dataset = spark.read.format("csv").load("path/to/file.csv") 第二种方式是通过将现有的DataFrame转换为Dataset,需要提供领域特定对象的类型信息。可以使用as方法来实现。 import spark.implicits._val dataframe: DataFrame = ...val dataset: Dataset[Person] = dataframe.as[Person] 创建了Dataset后,可...
df = spark.read.parquet("/path/to/test/data") preds = df.withColumn("preds", mnist('data')).collect() 请注意,此 API 使用标准 Spark DataFrame 进行推断,因此执行器将从分布式文件系统读取数据并将该数据传递给predict函数(图 2 )。这也意味着,根据需要,数据的任何处理都可以与模型预测一起进行。