PySpark DataFrame 操作指南

最新推荐文章于 2025-08-11 14:15:00 发布

星光璀璨下的梦幻舞台

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本文是 PySpark DataFrame 的操作指南，介绍了如何创建、查看、选择、过滤、添加和删除列，以及聚合、分组、排序、重命名和数据写入等操作。通过示例代码展示了 DataFrame 在大数据处理中的强大功能。

PySpark DataFrame 操作指南

在大数据处理中，PySpark 是一个功能强大的工具，用于处理和分析大规模数据集。DataFrame 是 PySpark 中最常用的数据结构之一，提供了丰富的操作和转换方法。本文将介绍一些常见的 PySpark DataFrame 操作，并提供相应的源代码示例。

创建 DataFrame

首先，我们需要导入必要的 PySpark 模块，并创建一个 SparkSession 对象，用于与 Spark 集群进行交互。

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("DataFrame Operations"

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PySpark DataFrame使用详解

haveanybody的博客

05-11

2956

作为一款非常成熟的大数据工具，Spark已在业界获得了非常广泛的应用。而Python+Spark的结合产物PySpark更是集合了Python的易用和Spark的分布式计算能力，产生了1+1 > 2的效果。本系列文章将从《PySpark DataFrame》、《Pandas API on Spark》、《Spark on K8S》、《PySpark RDD》几个方面分别介绍PySpark的功能。

pySpark DataFrame简介

rosefun96的博客

07-06

777

1. 列名类型 pyspark.sql.types module DataType NullType StringType BinaryType BooleanType DateType TimestampType DecimalType DoubleType FloatType ByteType IntegerType LongType ShortType ArrayType MapType StructField StructType

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PySpark数据分析基础：PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd

2401_84591930的博客

05-14

1451

Spark框架深度理解一：开发缘由及优缺点Spark框架深度理解二：生态圈Spark框架深度理解三：运行架构、核心数据集RDDPySpark只是通过JVM转换使得Python代码能够在Spark集群上识别运行。故Spark的绝大多数功能都可以被Python程序使用。一文速学-PySpark数据分析基础：PySpark原理详解已经把PySpark运行原理讲的很清楚了，现在我们需要了解PySpark语法基础来逐渐编写PySpark程序实现分布式数据计算。

pyspark之DataFrame学习（1）

xiaoQL520的博客

12-11

1704

pyspark构建dataFrame并查看模式

PySpark—DataFrame笔记

学习使我快乐

04-28

1258

DataFrame、连接spark Spark初始化、SparkSession DF创建、DF架构 describe、dtypes distinct唯一值、show、统计 select选择、drop删除 withColumn新增/修改列、withColumnRenamed改名： cast修改列类型、sort排序 DF与RDD互换、DF和Pandas互换 union、行数/列数缺失值、替换 groupBy + agg聚合、join 连接集合、UDF函数 explode分割、DF和python互转不常用的

PySpark︱DataFrame操作指南：增/删/改/查/合并/统计与数据处理

cjmn1168的博客

09-10

415

笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。文章目录 1、-------- 查 -------- --- 1.1 行元素查询操作 --- **像SQL那样打印列表前20元素** **以树的形式打印概要** **获取头几行到本地：** **查询总行数：** 取别名 **查询某列为null的行：** **输出list类.

Pyspark 读 DataFrame 的使用与基本操作

weixin_41888257的博客

12-20

1万+

一、安装基于 mac 操作系统安装 jdk jdk 下载地址安装 pyspark pip install pyspark 二、基本操作 2.1 建立SparkSession对象一切操作之前需要先建立一个SparkSession对象(运行Spark code的Entrance point,可以理解为交互部件)：详见： pyspark.sql module from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.ma

【spark床头书系列】PySpark 安装指南 PySpark DataFrame 、PySpark Pandas Api快速入门权威指南

wang2leee的博客

12-04

1916

PySpark是Apache Spark官方发布的一部分，可以在Apache Spark网站上获取。对于Python用户，PySpark还提供了从PyPI进行pip安装的方式。这通常适用于本地使用或作为连接到集群的客户端，而不是设置一个集群本身。

Pyspark DataFrame DSL基本使用

BaideS的博客

09-13

1009

基本使用说明创建DataFrame的通用前提及方法；创建SparkSession的实例； SS的实例再创建DataFrame；操作DataFrame的两种方式；类pandas方法；类SQL方法；简单的性能优化；写好脚本后，如何提交；用spark-submit提交的方法； DataFrame的一些细节获取DataFrame的通用前提及方法创建SparkSession 必须先创建SparkSession，再通过SparkSession来得到一个或多个DataFrame

pyspark入门--DataFrame基础

m0_60707623的博客

05-27

778

2-type/head/select/withColumn/withColumnRenamed/使用sql语句。

PySpark:DataFrame及其常用列操作

最新发布

m0_57592634的博客

08-11

739

select函数选择DataFrame的一列或者多列，返回新的DataFrame。

【pyspark学习从入门到精通7】DataFrames_2

kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程

10-13

1219

通常，您会通过使用 SparkSession（或在 PySpark shell 中调用 spark）导入数据来创建 DataFrame。我们将讨论如何将数据导入到本地文件系统、Hadoop 分布式文件系统（HDFS）或其他云存储系统（例如，S3 或 WASB）。在本文中，我们将专注于在 Spark 内直接生成您自己的 DataFrame 数据或利用 Databricks 社区版中已经可用的数据源。首先，我们将不访问文件系统，而是通过生成数据来创建 DataFrame。

【PySpark学习笔记二】DataFrame用法

roguesir的博客

10-23

1348

DataFrame是一种不可变的分布式数据集。Spark早期的API中，由于JVM和Py4J之间的通信开销，使用Python执行查询会明显变慢。 Python到RDD之间的通信在PySpark驱动器中，Spark Context通过Py4J启动一个JavaSparkContext的JVM，所有的RDD转换最初都映射到Java中的PythonRDD对象。这样，Python和JVM之间就存在很多上下...

python spark dataframe_Spark2.1.0入门：DataFrame的创建(Python版)

weixin_39719101的博客

11-21

360

从Spark2.0以上版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口替代Spark1.6中的SQLContext及HiveContext接口来实现其对数据加载、转换、处理等功能。SparkSession实现了SQLContext及HiveContext所有功能。SparkSession支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，并且支持把DataFrame转换成SQL...

14-pyspark的DataFrame使用总结

积跬步，慕至千里的博客

04-11

1165

PySpark实战笔记系列第五篇：DataFrame使用总结