PySpark DataFrame 操作指南

最新推荐文章于 2025-05-11 16:40:22 发布

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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简介

rosefun96的博客

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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—DataFrame笔记

学习使我快乐

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1221

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

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718

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Pyspark DataFrame DSL基本使用

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984

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Spark DataFrame操作指南：基本操作和常见问题解决

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Airer的博客

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