PySpark DataFrame 添加自增 ID

在Spark处理数据时,为DataFrame添加自增ID是常见需求。本文介绍了三种方法:1) 使用monotonically_increasing_id()函数,生成的ID虽唯一但不连续;2) 利用窗口函数创建连续ID;3) 转换为RDD,利用zipWithIndex算子实现。

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在用 Spark 处理数据的时候,经常需要给全量数据增加一列自增 ID 序

号,在存入数据库的时候,自增 ID 也常常是一个很关键的要素。

在 DataFrame 的 API 中没有实现这一功能,所以只能通过其他方式实

现,或者转成 RDD 再用 RDD 的 zipWithIndex 算子实现。

下面呢就介绍三种实现方式。

   创建 DataFrame 对象

  from pyspark.sql import SparkSession

  spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

 df = spark.createDataFrame(
[
    {"name": "Alice", "age": 18},
    {"name": "Sitoi", "age": 22},
    {"name": "Shitao", "age": 22},
    {"name": "Tom", "age": 7},
    {"name": "De", "age": 17},
    {"name": "Apple", "age": 45}
]
)
df.show()

输出:

+---+------+
|age|  name|
+---+------+
| 18| Alice|
| 22| Sitoi|
| 22|Shitao|
|  7|   Tom|
| 17|    De|
| 45| Apple|
+---+------+

1**,monotonically_inc

pandas DataFrame 转换为 PySpark DataFrame 的方法通常有两种,一种是使用 PySpark 自带的 API,另一种是使用第三方库 PyArrow。下面分别介绍这两种方法。 方法1:使用 PySpark API 首先需要将 pandas DataFrame 转换为 PySpark DataFrame,可以使用 `createDataFrame()` 方法。这个方法需要两个参数,第一个参数是 pandas DataFrame,第二个参数是 PySpark DataFrame 的 schema。 示例代码如下: ```python from pyspark.sql import SparkSession import pandas as pd spark = SparkSession.builder.appName("pandas_to_spark").getOrCreate() # 创建一个 pandas DataFrame pdf = pd.DataFrame({ "name": ["Alice", "Bob", "Charlie"], "age": [25, 30, 35] }) # 将 pandas DataFrame 转换为 PySpark DataFrame sdf = spark.createDataFrame(pdf) sdf.show() ``` 输出结果如下: ``` +-------+---+ | name|age| +-------+---+ | Alice| 25| | Bob| 30| |Charlie| 35| +-------+---+ ``` 方法2:使用 PyArrow 首先需要安装 PyArrow 库,可以使用以下命令进行安装: ```bash pip install pyarrow ``` 然后使用 `from_pandas()` 方法将 pandas DataFrame 转换为 PySpark DataFrame。 示例代码如下: ```python from pyspark.sql import SparkSession import pandas as pd import pyarrow spark = SparkSession.builder.appName("pandas_to_spark").getOrCreate() # 创建一个 pandas DataFrame pdf = pd.DataFrame({ "name": ["Alice", "Bob", "Charlie"], "age": [25, 30, 35] }) # 将 pandas DataFrame 转换为 PySpark DataFrame sdf = spark.createDataFrame(pyarrow.Table.from_pandas(pdf)) sdf.show() ``` 输出结果与方法1相同。
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