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DataFrame窗口函数操作

在这里，通过它写pyspark单元测试，看这个代码通过PySpark built，下载该目录代码，查看JIRA 看板票的pyspark测试

这是 Spark 上的 pandas API 的简短介绍，主要面向新用户。本笔记本向您展示 pandas 和 Spark 上的 pandas API 之间的一些关键区别。这博客是记录我学习的点点滴滴，如果您对 Python、Java、AI、算法有兴趣，可以关注我的动态，一起学习，共同进步。通过传递可转换为类似系列的对象字典来创建 pandas-on-Spark DataFrame。从 Spark DataFrame 创建 pandas-on-Spark DataFrame。以下是如何显示下面框架中的顶行。

​这是 PySpark DataFrame API 的简短介绍和快速入门。PySpark DataFrame 是延迟评估的。它们是在RDD之上实现的。当 Spark转换数据时，它不会立即计算转换，而是计划稍后如何计算。当 显式调用诸如此类的操作collect()时，计算就会开始。本笔记本展示了 DataFrame 的基本用法。您可以在快速入门页面的“Live Notebook：DataFrame”中自行运行这些示例的最新版本。

PySpark 是 Apache Spark 的 Python API。它使您能够使用Python在分布式环境中执行实时、大规模的数据处理。它还提供了一个 PySpark shell，用于交互式分析您的数据。