Spark DataFrame 添加索引列的三种方法

本文介绍了使用Python在SparkDataFrame中添加索引列的三种方法,包括通过PandasDataFrame间接添加,以及直接在Spark中使用UDF函数实现。

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Spark DataFrame 添加索引列的三种方法

刚开始用Spark,操作dataframe不是很熟练,遇到的第一个问题是给dataframe添加索引列,查阅了网上的一些教程,大都是用Scala语言编写的代码,下面给出自己用python写的三种方法。

  • 方法一:先创建Pandas版本的dataframe,然后带索引保存为本地文件,再用SparkSession来创建DataFrame。
  • 方法二:先创建Pandas版本的dataframe,添加一个索引列后,再直接转换成Spark版本的dataframe。
  • 方法三:直接利用Spark的select方法,新增列的过程包含在自定义的udf函数中。

方法一

1.先创建一个Pandas版本的dataframe,从本地csv文件导入数据。

import pandas as pd
from pyspark.sql import *
# build a dataframe
pandas_df = pd.read_csv('/home/hadoop/PycharmProjects/wjw/ftdd/ftdd/data/net_data.csv')
print(pandas_df)

显示结果如下
在这里插入图片描述
2.然后添加索引列,从1开始编号,并保存为本地文件。

pandas_df.index = range(1, len(pandas_df) + 1)  # 索引值设置为从1开始
print(pandas_df)
pandas_df.to_csv('/home/hadoop/PycharmProjects/wjw/ftdd/ftdd/data/net_data01.csv', index=True, index_label='index')

显示结果
在这里插入图片描述
3.再用SparkSession来创建DataFrame。

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.read.csv('/home/hadoop/PycharmProjects/wjw/ftdd/ftdd/data/net_data01.csv', header=True)
df.show()

结果如下
在这里插入图片描述


方法二

1.第一步同方法一。
2.先添加一个索引列,insert方法可以设置列的插入位置。

pandas_df.index = range(1, len(pandas_df) + 1)  # set index from 1
pandas_index = pandas_df.index    # 将dataframe的索引赋给一个变量
pandas_df.insert(0, 'index', pandas_index)   # 第一个参数是列插入的位置
print(pandas_df)

结果如下
在这里插入图片描述
3. 再直接转换成Spark版本的dataframe

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df)
spark_df.show()

结果如下
在这里插入图片描述


方法三

1.用SparkSession来创建dataframe,从本地直接读取数据。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf, col
from pyspark.sql.types import IntegerType

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
spark_df = spark.read.csv('/home/hadoop/PycharmProjects/wjw/ftdd/ftdd/data/net_data.csv', header=True)
spark_df.show()

结果如下
在这里插入图片描述
2. 定义自己的udf函数,来创建索引列。

index_list = [x for x in range(1, spark_df.count()+1)]  # 构造一个列表存储索引值,用生成器会出错
idx = 0
# 定义一个函数
def set_index(x):  
    global idx    # 将idx设置为全局变量
    if x is not None:
        idx += 1
        return index_list[idx-1]

3.调用select方法来添加索引列。

index = udf(set_index, IntegerType())    # udf的注册,这里需要定义其返回值类型
spark_df.select(col("*"), index("cab_id").alias("index")).show()   # udf的注册的使用,alias方法用于修改列名

结果如下
在这里插入图片描述

在将 Pandas DataFrame 写入 Excel 文件时,若需要排除索引,可以通过设置 `to_excel()` 方法中的 `index` 参数为 `False` 来实现。该参数控制是否将 DataFrame 的行索引写入输出文件,设置为 `False` 时即可跳过索引的导出[^4]。 具体示例如下: ```python import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) # 将 DataFrame 写入 Excel 文件,不包含索引 df.to_excel('output.xlsx', index=False) ``` 上述代码中,`index=False` 确保了行索引不会被写入到 Excel 文件中[^1]。 若 DataFrame 包含多级列索引(MultiIndex),在导出时希望保留多级结构且不写入行索引,可以采用以下方式处理: ```python # 假设 df 是一个具有多级列索引DataFrame df_reset = df.reset_index() # 重置行索引以避免写入 with pd.ExcelWriter('multi_index_output.xlsx', engine='openpyxl') as writer: df_reset.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, header=df_reset.columns.nlevels) ``` 此方法通过 `reset_index()` 重置行索引,并在导出时使用 `index=False` 避免写入行索引,同时保留多级列索引的结构[^2]。 对于大规模数据或 Spark DataFrame 的导出需求,可以使用 PySpark 的相关功能将 DataFrame 导出为 Excel 2007 格式(.xlsx),并通过参数控制不写入索引[^3]。 总之,在 Pandas 中只需设置 `index=False` 即可实现导出 DataFrame 到 Excel 时不包含索引
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