而Pandas中的DataFrame则无论是行还是列,都是一个Series;Spark中DataFrame有列名,但没有行索引,而Pandas中则既有列名也有行索引;Spark中DataFrame仅可作整行或者整列的计算,而Pandas中的DataFrame则可以执行各种粒度的计算,包括元素级、行列级乃至整个DataFrame级别。当然,本文不过多对二者的区别做以介绍,而
在Spark中,DataFrame的列也是可以通过列标签进行索引的。例如,假设我们有一个名为df的DataFrame,要提取名为'column1'的列,可以使用以下代码: selected_data = df.select('column1') 这将返回一个新的DataFrame,其中只包含指定的列。 需要注意的是,Spark中的DataFrame与Pandas中的DataFrame有所不同。在Spark中,DataF...
DataFrame可变性Pandas中DataFrame是可变的Spark中RDDs是不可变的,因此DataFrame也是不可变的 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...
本文分别列举了Pandas和Spark.sql中DataFrame数据结构提取特定列的多种实现,其中Pandas中DataFrame提取一列既可用于得到单列的Series对象,也可用于得到一个只有单列的DataFrame子集,常用的方法有4种;而Spark中提取特定一列,虽然也可得到单列的Column对象,但更多的还是应用select或selectExpr将1个或多个Column对象封装成一...
Series结构,属于Pandas DataFrame结构 Column结构,属于Spark DataFrame结构,如:DataFrame[name: string] 列名称 不允许重名 允许重名 修改列名采用alias方法 列添加 df[“xx”] = 0 df.withColumn(“xx”, 0).show() 会报错 from pyspark.sql import functions df.withColumn(“xx”, functions.lit(0)).show()...
Spark与Pandas中DataFrame对比(详细) 转载自:http://www.lining0806.com/spark与pandas中dataframe比对
read_json:json文件本质上也属于结构化数据,所以也可将其读取为DataFrame类型,但如果嵌套层级差别较大的话,读取起来不是很合适; read_html:这应该算是Pandas提供的一个小彩蛋了,表面上看它就是一个用于读取html文件中数据表格的接口,但实际上有人却拿他来干着爬虫的事情…… ...
02 spark.sql中DataFrame获取指定列 spark.sql中也提供了名为DataFrame的核心数据抽象,其与Pandas中DataFrame有很多相近之处,但也有许多不同,典型区别包括:Spark中的DataFrame每一列的类型为Column、行为Row,而Pandas中的DataFrame则无论是行还是列,都是一个Series;Spark中DataFrame有列名,但没有行索引,而Pandas中则既...
read_json:json文件本质上也属于结构化数据,所以也可将其读取为DataFrame类型,但如果嵌套层级差别较大的话,读取起来不是很合适; read_html:这应该算是Pandas提供的一个小彩蛋了,表面上看它就是一个用于读取html文件中数据表格的接口,但实际上有人却拿他来干着爬虫的事情…… ...
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