pyspark之DataFrame操作大全

最新推荐文章于 2025-05-11 16:40:22 发布
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分类专栏： 大数据 文章标签： DataFrame pyspark
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本文详细介绍了PySpark中DataFrame的各种操作，包括获取列名、去除重复数据、删除列、填充缺失值、描述统计、过滤、分组、连接、排序、显示、注册临时表、转换为RDD、重分区、替换值、选择列、显示数据、转换为JSON和Pandas DataFrame等，覆盖了DataFrame的常用API用法。

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Spark SQL中的DataFrame类似于一张关系型数据表。在关系型数据库中对单表或进行的查询操作，在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现。

DataFrame().columns
from pyspark.sql import Row
df = sc.parallelize([ 
Row(name='Alice', age=5, height
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pyspark 遍历
大柳的博客
09-17 7666
最近遇到一个小问题，我要用pyspark实现数据表的行列遍历，在python里很容易实现，但是用pyspark没实现过，遇到一点小问题，但摸索了一会也实现了，记录如下： 描述 下表（data1）为某数据大宽表（data2）各列缺失数据的处理方法配置表，其中COLUMN_NAME为数据大宽表的特征名称，NULL_PROCESS_METHON为各特征列缺失数据的处置办法，假设处理方式共有4种：drop、zero、mean、other。 需求 遍历配置表（data1）的COLUMN_NAME，获取相应的缺失值处
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 1320
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 -- DataFrame
蜗牛的小房子
02-28 269
与RRD的区别 1.DataFrame让spark具备了处理大规模结构化数据的能力，比rdd转化方式更加简单易用，并且获得了更高的计算性能 2. DataFrame支持sql查询 3.RDD是分布式的Java对象集合，对象内部结构不可知 3.DataFrame以RDD为基础的分布式数据集，提供了详细的结构信息 创建 spark.createDataFrame(...) spar...
DataFrame
最新发布
2502_90817102的博客
05-11 652
在PySpark中，DataFrame的创建可以通过多种方式实现，包括从集合、文本文件、CSV文件、JSON文件、Parquet文件以及MySQL数据库中创建。创建后，可以通过printSchema()、columns、dtypes、show()等方法查看DataFrame的结构和数据内容。基于DSL（领域特定语言）的操作包括数据查询（如筛选、排序、分组）、数据处理（如去重、删除、添加列）以及集合操作（如交集、并集）。此外，基于SQL的操作允许通过创建临时视图并执行SQL查询来进行数据操作，包括基本查询、高
PySpark DataFrame show() 设置显示小数点的位数
chenhepg的博客
12-30 3227
PySpark DataFrame show() 设置显示小数点的位数 How do you set the display precision in PySpark when calling .show()? 1 源码及输出示例 from math import sqrt import pyspark.sql.functions as f data = zip( map(lambda ...
pyspark总结2——DataFrame
u012290039的专栏
07-10 523
spark的DataFrame与python的DataFrame类似，但是其处理速度远快于无结构的RDD。 目录1，创建DataFrame2，查询方法2.1 利用DataFrame API查询2.2 利用SQL查询 1，创建DataFrame Spark 2.0 用 SparkSession 代替了SQLContext。各种 Spark contexts，包括:HiveContext, SQLContext, StreamingContext,以及SparkContext 全部合并到了SparkSessi
PySpark中DataFrame的join操作
数据科学知识库
12-20 1853
常见的类型有 “inner”, “outer”, “left_outer”, “right_outer”, “leftsemi”。在进行 JOIN 操作时，如果两个 DataFrame 有相同的列名，可能需要使用别名（alias）来避免列名冲突。on 参数是一个字符串（单列名）或一个列表（多列名）或一个表达式，指定了合并的基准。包含左边 DataFrame 的所有行，以及与右边 DataFrame 匹配的行。包含右边 DataFrame 的所有行，以及与左边 DataFrame 匹配的行。
PySpark︱DataFrame操作指南：增/删/改/查/合并/统计与数据处理
cjmn1168的博客
09-10 398
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 - DataFrame的基本操作(笔记：20221205更新版)
qq_40694671的博客
08-22 6389
PySpark - DataFrame的基本操作
pyspark给dataframe增加新的一列的实现示例
12-20
在PySpark中，DataFrame是处理大规模数据的核心对象，与Pandas DataFrame类似，但具有分布式计算的能力。在Pandas中，我们可以直接通过字典的方式给DataFrame添加新列，但在PySpark中，我们需要使用不同的方法。本...
【PySpark】 DataFrame读写
高高兴兴绊倒，灰头土脸填坑
04-20 3712
文章目录一、创建DataFrame的方式1、通过rdd创建DataFrame 一、创建DataFrame的方式 pyspark.sql.DataFrame 1、通过rdd创建DataFrame from pyspark.sql.types import * schema = StructType([ StructField("id", LongType(), True), StructField("name", StringType(), True), St
Spark学习之PySpark.SQL.DataFrame
weixin_43648821的博客
05-22 542
DataFrame是一种不可变的分布式数据集，这种数据集被组织成指定的列，类似于关系数据库中的表。 1、Python 与RDD之间的通信 每当使用RDD执行PySpark程序时，潜在地需要巨大的开销来执行作业。如下图所示，在PySpark驱动器中，Spark Context通过Py4j启动一个使用JavaSparkContext的JVM。所有的RDD转换最初都映射到Java中的PythonRDD对象。一旦这些任务被推送到Spark工作节点，PythonRDD对象就使用管道（pipe）启动Python的子进程
pyspark 数据的读取与保存；pyspark的dataframe转化与展示
weixin_42357472的博客
08-09 6512
1、pyspark 读取与保存 参考：http://www.manongjc.com/detail/15-vfxldlrjpphxldk.html dt1 = spark.read.parquet(r'/home/Felix/pycharm_projects/test/testfile.parquet') print(dt1.show()) 保存的时候主要文件夹权限，不然报错ERROR FileOutputCommitter: Mkdirs failed to create file: 修改文件夹权限先
pySpark DataFrame简介
rosefun96的博客
07-06 650
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
pyspark dataframe的常用操作
leokingszx的博客
03-04 3434
1、列重命名： train_data = train_data.toDF('imei', 'pkgName', 'timestamp') 2、删除某一列： 3、选取某些列： train_data = train_data.filter(train_data.date != "2021-03-01")
Pyspark 读 DataFrame 的使用与基本操作
热门推荐
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
Pyspark DataFrame常用操作函数和示例
Mogul的博客
09-06 1599
​ 1.打印前几行 1.1 show()函数 show()函数会将指定数量的行（默认是 20 行）转换为字符串并打印到控制台。 无返回值，直接打印数据到控制台。 df.show() # 默认显示前 20 行 df.show(10) # 显示前 10 行 1.2 take()函数 用于获取 DataFrame 的前 N 行数据，返回一个包含 Row 对象的列表。 返回一个包含 Row 对象的列表。 返回一个包含前 N 行数据的列表，每行数据以 Ro
PySpark(超详细笔记）
weixin_74774974的博客
02-24 1455
大数据时代、Spark部署及使用、python安装、Anaconda安装以及Jupyter安装、Spark的API
pyspark datafram拆分多条，多项合并
weixin_42864239的博客
08-20 1315
pyspark dataframe 拆分多条，多项合并 1.拆分多项，将dataframe单项按照特定分割符号才分成多条数据 from pyspark.sql.types import StringType from pyspark.sql.functions import udf,explode,split # 省略df_course的获取，这里举例为两列，第一列为课程ID，第二列为该门课所有...
pyspark构建dataframe
05-09
好的，我现在需要帮助用户了解如何使用PySpark创建和操作DataFrame。首先，我得回忆一下PySpark的基本知识。用户可能已经知道PySpark是Python的Spark接口，但可能需要从基础开始讲解。 根据用户的问题，他们想了解...
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