在pyspark中，是df.select(column1，column2....)影响性能
在pyspark中，使用df.select(column1, column2...)语句会影响性能。df.select()操作会返回一个新的DataFrame，其中包含指定的列。这个操作会触发Spark的转换操作，即对DataFrame进行转换操作而不是执行实际的计算。
影响性能的原因主要有以下几点：
- 数据传输：在执行df.select()操作时，Spark需要将指定的列从存储中读取到内存中，这涉及到数据的传输过程。如果选择的列较多或者数据量较大，数据传输的开销会增加，从而影响性能。
- 内存占用：df.select()操作会创建一个新的DataFrame对象，该对象会占用一定的内存空间。如果选择的列较多或者数据量较大，会占用更多的内存空间，从而导致内存压力增大，影响性能。
- 磁盘IO：在执行df.select()操作时，如果数据不在内存中，Spark需要从磁盘中读取数据。如果选择的列较多或者数据量较大，会增加磁盘IO的开销，从而影响性能。
为了提高性能，可以考虑以下几点：
- 选择需要的列：只选择需要的列，避免选择不必要的列，可以减少数据传输、内存占用和磁盘IO的开销。
- 使用缓存：如果多次使用同一个DataFrame对象，可以考虑将其缓存到内存中，避免重复读取数据。
- 使用列索引：如果DataFrame对象已经缓存到内存中，可以使用列索引而不是列名来选择列，可以提高选择列的效率。
- 使用合适的数据存储格式：选择合适的数据存储格式，如Parquet、ORC等，可以提高数据的读取效率。
- 调整资源配置：根据实际情况，调整Spark的资源配置，如内存分配、并行度等，以提高性能。
对于pyspark中df.select()操作的性能优化，腾讯云提供了一系列的云原生产品和解决方案，如腾讯云Spark、腾讯云数据仓库等，可以帮助用户提高数据处理和分析的性能。具体产品和解决方案的介绍和链接地址如下：
- 腾讯云Spark：腾讯云提供的大数据计算服务，支持Spark框架，可以快速、高效地进行数据处理和分析。了解更多：腾讯云Spark
- 腾讯云数据仓库：腾讯云提供的大数据存储和分析服务，支持多种数据存储格式和计算引擎，可以满足不同场景下的数据处理需求。了解更多：腾讯云数据仓库
通过使用腾讯云的相关产品和解决方案，可以提高pyspark中df.select()操作的性能，并实现更高效的数据处理和分析。
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我想重新组织下面的JSON，以便docs下的数组元素位于root下。
示例输入
{
"response":{"docs":
[{
"column1":"dataA",
"column2":"dataB"
},
{
"column1":"dataC",
"column2":"dataD"
}]
}
}
示例PySp
浏览 0提问于2018-09-19得票数 0
回答已采纳
我正在databricks中尝试这个。请让我知道需要导入的pyspark库以及在Azure databricks pyspark中获取以下输出的代码 示例:-输入数据帧：- | column1 | column2 | column3 | column4 |
| a | bbbbb | cc | >dddddddd |
| >aaaaaaaaaaaaaa | bb | c | dddd |
| aa | >bbbb
浏览 92提问于2020-11-03得票数 0
回答已采纳
我是PySpark新手，我发现在PySpark中有两种选择列的方法，一种是使用".select()“，另一种是使用".withColumn()”。
据我所知，".withColumn()“在性能上更差，但除此之外，我不知道为什么有两种方法来做同样的事情。
那么，何时我应该使用".select()“而不是".withColumn()”呢？
我在谷歌上搜索过这个问题，但没有找到明确的解释。
浏览 9提问于2022-08-13得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个Pyspark数据文件，看起来像这样：
我希望提取"dic“列中的嵌套字典，并将它们转换为PySpark数据格式。如下所示：
请告诉我如何做到这一点。
谢谢!
浏览 2提问于2020-07-20得票数 2
1回答
我想从“column1”获得s的数据：
sada/object=fan/sn=dadfs/s[0]=gsf,sdfs,sfdgs,/s[1]=dfsd,sdg,hte,/redirect=sdgfd/
输出应该是s的值。
gsf,sdfs,sfdgs
我试着使用\，但它不起作用
REGEXP_EXTRACT(column1, 's\\[0\\] = ([^&]+)')
这是在PySpark。
浏览 5提问于2022-09-09得票数 0
我对PySpark非常陌生，我真的很难理解如何使用它。在这种情况下，我必须将一个操作应用于PySpark DataFrame，该操作仅由column1组成，如下所示，并返回包含column1、column2和column3的新数据格式。
column1 column2 column3
'A123' '123' 'A'
'321B' ---------> '321' 'B'
'C87
浏览 4提问于2020-11-05得票数 0
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我想要在pyspark dataframe中获取列的所有值。我做了一些搜索，但我从来没有找到一个有效和简短的解决方案。
假设我想在名为"name“的列中获取一个值。我有一个解决方案：
sum(dataframe.select("name").toPandas().values.tolist(),[])
它可以工作，但效率不高，因为它会转换为熊猫，然后扁平化列表……有没有更好、更短的解决方案？
浏览 0提问于2019-09-06得票数 9
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1回答
我有这样的数据：
+-----+--------------------+
|index| merged|
+-----+--------------------+
| 0|[[2.5, 2.4], [3.5...|
| 1|[[-1.0, -1.0], [-...|
| 2|[[-1.0, -1.0], [-...|
| 3|[[0.0, 0.0], [0.5...|
| 4|[[0.5, 0.5], [1.0...|
| 5|[[0.5, 0.5], [1.0...|
| 6|[[-1.0, -1.0], [0...|
浏览 6提问于2016-10-18得票数 5
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2回答
我正在将csv加载到pyspark dataframe中。我正在尝试删除列标题中的空格和更多特殊字符，如"("，")“和"/”。 我可以删除列标题中的空格，如下所示。 for col in df.columns:
df = df.withColumnRenamed(col,col.replace(" ", "").replace("(", "").replace(")", "").replace("/", "")) 但这并不管用
浏览 63提问于2020-12-15得票数 0
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2回答
简写版：
如何预览火花放电外壳中的列？
我有一个pyspark.sql.column.Column类型的对象pyspark.sql.column.Column，当我执行a.show()时，我得到了TypeError: 'Column' object is not callable。
想知道是否有类似于熊猫功能的火花放电，这样我就可以在将列转换为pyspark之后使用show()。
长版本：
我有以下数据集为df
+----------+-------------------+--------+
| number| p_efc_dtm|cus_type|
浏览 0提问于2018-03-09得票数 0
回答已采纳
3回答
我正在通过PySpark创建蜂窝表。
是否有一种方法在写入蜂窝之前向每一列添加注释？
示例：
df.write.saveAsTable('mytablewithcomments') = df = spark.table('sometable') #添加注释
浏览 7提问于2019-11-18得票数 4
回答已采纳
我有一个有两个列的DataFrame，id1, id2，我想要得到的是计数，这两个列的不同值的数量。本质上这是count(set(id1+id2))。
我怎样才能用PySpark做到这一点呢？
谢谢!
请注意，，这不是一个重复的，因为我希望PySpark计算count()。当然，获得两个列表id1_distinct和id2_distinct并将它们放到set()中是可能的，但在我看来，在处理大数据时，这并不是一个合适的解决方案，而且也不符合PySpark精神。
浏览 11提问于2021-05-16得票数 0
回答已采纳
由于我是星火社区的新手，任何人都能解释如何从数据库表创建PySpark RDD吗？我可以使用PySpark方法的textFile()方法从CSV文件创建SparkContext RDD。但我不知道从数据库表中创建PySpark RDD。
浏览 0提问于2018-02-10得票数 1
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我尝试在PySpark中复制这个问题的解决方案(Spark < 2.3，所以没有map_keys)：下面的是我的代码(与上面链接的问题的df相同)：
import pyspark.sql.functions as F
distinctKeys = df\
.select(F.explode("alpha"))\
.select("key")\
.distinct()\
.rdd
df.select("id", distinctKeys.map(lambda x: "alpha".getItem(x).al
浏览 44提问于2020-05-20得票数 0
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3回答
输入
我有一个表单类型为Parameters的map列：
from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = SQLContext(sc)
d = [{'Parameters': {'foo': '1', 'bar': '2', 'baz': 'aaa'}}]
df = sqlContext.createDataFrame(d)
df.collect()
# [Row(Parameters={'foo': '1&#
浏览 5提问于2016-04-26得票数 22
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1回答
我正在使用pyspark 1.5从Hive表中获取数据，并尝试使用窗口函数。
根据的说法，存在一个名为firstValue的分析函数，它将为给定窗口提供第一个非空值。我知道它存在于蜂巢中，但我在pyspark中找不到它。
鉴于pyspark不支持UserDefinedAggregateFunctions (UDAF)，有没有办法实现这一点？
浏览 4提问于2016-02-02得票数 6
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2回答
我的数据框看起来像-
id product amount
1 a 100
2 b 300
3 c 400
4 d 100
我的最终数据框应该是-
id product amount total
1 a 100 900
2 b
浏览 25提问于2019-11-24得票数 0
我想在Scala中对我的数据帧进行分层采样。我的dataframe只有一列，我想为它形成一个分数映射。我可以在pyspark中实现，但在Scala中会出错。以下是我在Scala中尝试的内容：
import org.apache.spark.sql.functions.{lit}
val fractions = pqdf.select("vin").distinct().withColumn("fraction", lit(0.001)).rdd.collect().toMap
它错误地说：
Error:(25, 100) Cannot prove that or
浏览 87提问于2018-06-07得票数 0
我有一篇专栏文章，内容包括“2018年1月”、“2019年3月”、“2016年12月”。我想把这个转换成日期类型(MMM yyyy)。当我使用pyspark进行时，dataframe结果还包括类似于日期(2018-1)。怎样才能摆脱约会？
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql.functions import to_date
conf = SparkConf().setMaster("local").setAppNam
浏览 2提问于2020-05-01得票数 0
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我在一个DataFrame中有一列，我需要在Pyspark中选择3个随机值。有没有人能帮帮我-我，好吗？
+---+
| id|
+---+
|123|
|245|
| 12|
|234|
+---+
愿望：
从该列获得3个随机值的数组：
**output**: [123, 12, 234]
浏览 0提问于2017-10-04得票数 5
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1回答
我被困在一个问题中，我想要做一个PCA在一个Pyspark列。列的名称是“特性”，其中每一行都是一个SparseVector。
这就是流程：
Df - pyspark df的名称
特征-列的名称
rdd的片段
[行(features=SparseVector(2，{1:50.0})]
行(features=SparseVector(2，{0:654.0，1:20.0}))
from pyspark.mllib.linalg.distributed import RowMatrix
i = RowMatrix(df.select(‘features’).rdd)
ipc = i.co
浏览 4提问于2019-11-19得票数 2
org.apache.spark.functions.transform将一个函数应用于数组的每个元素(在Spark3.0中是新的)，然而，pyspark docs没有提到等效的函数 (有pyspark.sql.DataFrame.transform -但它用于转换DataFrames，而不是数组元素)
浏览 12提问于2020-12-06得票数 0
我将csv文件加载到pyspark中，如下所示(在pyspark shell中)：
>>> from pyspark.sql import SQLContext
>>> sqlContext = SQLContext(sc)
>>> df = sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true').load('data.csv')
但是我得到了这个错误：
Traceback (most recent c
浏览 0提问于2015-10-06得票数 4
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我使用Impala构建了一个包含目标和数百个功能的表。我想用星火MLlib训练一个模特。我理解，为了通过星火运行分布式监督模型，数据需要以几种格式之一。在我看来，LabeledPoint是最直观的。使用PySpark将Hive表转换为标记点的最有效方法是什么？
浏览 1提问于2016-02-23得票数 0
回答已采纳
代码为：
from pyspark.sql import functions as F
df = df.select(F.trim("MyColumn"))
错误是：
Py4JError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.sql.functions.trim. Trace:
py4j.Py4JException: Method trim([class java.lang.String]) does not exist
PySpark 2.x中是否不推荐使用trim？我不明白为什么它不能工作，而同一名称空间中的
浏览 4提问于2018-10-02得票数 6
1回答
不确定为什么转义的单引号没有出现在SQL输出中。最初在Jupyter notebook中尝试过，但在下面的PySpark shell中重现了它。 $ pyspark
SPARK_MAJOR_VERSION is set to 2, using Spark2
Python 3.6.3 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Oct 13 2017, 12:02:49)
[GCC 7.2.0] on linux
Using Python version 3.6.3 (default, Oct 13 2017 12:02:49)
SparkSession avai
浏览 181提问于2021-04-26得票数 0
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3回答
我使用的是Spark 1.3.1。
我正在尝试查看Python中Spark dataframe列的值。有了Spark dataframe，我可以使用df.collect()来查看数据帧的内容，但在我看来，Spark dataframe列还没有这样的方法。
例如，数据帧df包含一个名为'zip_code'的列。所以我可以做df['zip_code']，它会变成一个pyspark.sql.dataframe.Column类型，但是我找不到一种方法来查看df['zip_code']中的值。
浏览 1提问于2015-06-30得票数 43
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我有一个pyspark数据帧
a = [
(0.31, .3, .4, .6, 0.4),
(.01, .2, .92, .4, .47),
(.3, .1, .05, .2, .82),
(.4, .4, .3, .6, .15),
]
b = ["column1", "column2", "column3", "column4", "column5"]
df = spark.createDataFrame(a, b)
现在，我想基于以下条件创建一个新列
df.withColu
浏览 0提问于2020-09-25得票数 1
我正在尝试将一个大约有9000万行的pyspark dataframe列转换成一个numpy数组。 我需要数组作为scipy.optimize.minimize函数的输入。 我尝试过转换为Pandas和使用collect()，但这些方法非常耗时。 我是PySpark的新手，如果有更快更好的方法，请帮助我。 谢谢 这就是我的数据帧的样子。 +----------+
|Adolescent|
+----------+
| 0.0|
| 0.0|
| 0.0|
| 0.0|
| 0.0|
| 0.0|
| 0.0|
浏览 138提问于2019-09-30得票数 3
回答已采纳
1回答
我一直在尝试更新Pyspark中嵌套的字段值。我遵循了给出的答案，但没有达到我想要的水平。
json data
{
"documentKey": {
"_id": "1234567"
},
"fullDocument": {
"did": "1fcee68a43c500e0",
"sg": {
"media_ended_timestamp": 1626940125,
浏览 1提问于2021-07-22得票数 0
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1回答
是否有一种方法可以使struct对象在PySpark中扁平？
root
|-- key: struct (nullable = true)
| |-- id: string (nullable = true)
| |-- type: string (nullable = true)
| |-- date: string (nullable = true)
我找到了这样的帖子：是相似的，只是我不知道如何把答案从火花翻译到PySpark。
解决方案：对于其他人，下面是我正在寻找的完整代码解决方案：
df.select(col("key.id"),
浏览 0提问于2020-01-22得票数 0
回答已采纳
我在pyspark中有一个这样的数据帧。
|--------------|----------------|---------------|
| col_1 | col_2 | col_3 |
|-----------------------------------------------|
| 1 | A | abd |
|-----------------------------------------------|
| 1 | B
浏览 1提问于2020-03-21得票数 0
我使用创建一个dataframe，如下所示：
const df = new DataFrame({
column1: [3, 6, 8], // <------ A column
column2: [3, 4, 5, 6],
}, ['column1', 'column2']);
如何访问/打印包含所有column1值(在本例中为[3, 6, 8])的数组？
浏览 30提问于2019-10-30得票数 0
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1回答
我刚刚开始在非常大的csv文件上使用pyspark。我使用的是Spark版本2.1.0。我希望从一个.csv文件中读取数据，并将其加载到中，然后在过滤特定的行之后，使用matplotlib绘制2列(纬度和经度)，将其可视化。
这就是我到目前为止所做的：
进口包装：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.conf import SparkConf
from pyspark.sql.functions import *
import matplotlib.pyplot as plt
构建火花会话：
spark = SparkSessio
浏览 0提问于2017-06-28得票数 1
所以我必须从这个数据集中得到n个(默认3个)最大的元素。如何在PySpark中以可接受的方式执行此操作？我知道如何在Pandas中做到这一点，但我想知道在PySpark中是如何高效完成的，或者是否可以高效完成。我的第一个想法是使用来自pyspark.sql.functions的最好的，如下所示
ls = []
cols = df_tmp.columns[:-1]
for j in cols:
max_v = df_tmp.where(df_tmp["Variable"] == j).select(F.greatest(*[F.col(col) for co
浏览 1提问于2019-11-09得票数 0
5回答
我正在开发一个包含n列的PySpark DataFrame。我有一组m列(m < n)，我的任务是选择其中包含最大值的列。
例如：
输入: PySpark DataFrame，包含：
col_1 = [1,2,3], col_2 = [2,1,4], col_3 = [3,2,5]
输出：
col_4 = max(col1, col_2, col_3) = [3,2,5]
正如问题中所解释的那样，熊猫身上也有类似的东西。
在PySpark中是否存在这样的方法，或者我是否应该将PySpark df转换为Pandas，然后执行这些操作？
浏览 7提问于2016-06-07得票数 29
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1回答
列中的搜索值
、、
我想搜索列是否包含值。 import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
df_init = pd.DataFrame({'id':['1', '2'], 'val':[100, 200]})
spark = SparkSession.builder.appName('pandasToSparkDF').getOrCreate()
mySchema
浏览 16提问于2020-09-29得票数 1
回答已采纳
我正在尝试将pandas.DataFrame代码转换为等效的pyspark DataFrame。我有一个以下格式的RDD。
myRdd = [[1, 'a', {'a':[1, 2]}],
[2, 'b', {'c': 1, 'd':3}],
[3, 'c', {}]]
columnNames = ['sl', 'name', 'params']
内部列表中的第三个元素没有特定的结构。在pandas数据帧中，我可以
浏览 1提问于2018-04-07得票数 1
调用.show()时如何在PySpark中设置显示精度
考虑以下示例：
from math import sqrt
import pyspark.sql.functions as f
data = zip(
map(lambda x: sqrt(x), range(100, 105)),
map(lambda x: sqrt(x), range(200, 205))
)
df = sqlCtx.createDataFrame(data, ["col1", "col2"])
df.select([f.avg(c).alias(c) for c i
浏览 5提问于2018-02-17得票数 13
回答已采纳
我有一个python/pyspark格式的数据框，其中包含列id、time、city、zip等......
现在，我向该数据框添加了一个新的列name。
现在，我必须以这样的方式排列列：name列在id之后
我已经做了如下工作
change_cols = ['id', 'name']
cols = ([col for col in change_cols if col in df]
+ [col for col in df if col not in change_cols])
df = df[cols]
我得到了这个错误
pyspark.
浏览 0提问于2017-03-21得票数 46
回答已采纳
嗨，非常基本的问题，但我是Pyspark的新手。我希望我的函数根据输入参数返回不同的列，但我不知道如何做到这一点。Python的等价物是： if model='a': return df[[colA,colB]] if model ='b': return df[[colA,colB,colC]] 提前感谢
浏览 31提问于2021-10-01得票数 0
回答已采纳
我有两列:一列是Integer类型，另一列是linalg.Vector类型。我可以将linalg.Vector转换为数组。每个数组有32个元素。我希望将数组中的每个元素转换为列。所以输入是这样的：
column1 column2
(3, 5, 25, ...., 12) 3
(2, 7, 15, ...., 10) 4
(1, 10, 12, ..., 35) 2
输出应为：
column1_1 column1_2 column1_3 ......... column1_32 column
浏览 0提问于2018-09-11得票数 2
1回答
我对spark和pyspark是个新手。我的DataFrame由几列组成，在一些列中，是数组或子数据帧。
df的printSchema在中
我的问题是如何访问等元素谢谢您的帮助
浏览 19提问于2018-03-01得票数 0
回答已采纳
在读取csv文件时，我正在尝试读取选定的列。假设csv文件有10列，但我只想读取5列。有没有办法做到这一点？
Pandas我们可以使用usecols，但是在pyspark中也有可用的选项吗？
df=pd.read_csv(file_path,usecols=[1,2],index_col=0)
Pyspark：
?
浏览 6提问于2021-03-04得票数 1
1回答
动态地在多个列上操作
、、、
在pyspark中，假设我有名为'a1','a2','a3'...'a99'的列的dataframe，如何对每个列应用操作来动态创建具有新名称的新列？
例如，获取新列(如sum('a1') as 'total_a1' , ... sum('a99') as 'total_a99' )。
浏览 0提问于2019-02-28得票数 1
2回答
我在PySpark中有一个DF
|id |Name |Age |
|-- |------ |--- |
|1 |John |31 |
|2 |Sam |34 |
|3 |Chris |28 |
我需要换到DF下面，
|id | Name | Age |
| ------ | ---------------- | ----------- |
|{'v':1} | {'v':'John'} | {'v':31}
浏览 2提问于2021-03-02得票数 0
回答已采纳
我无法对数据帧使用筛选器。我一直收到错误“TypeError(”条件应该是字符串或列“)” 我已经尝试更改滤镜以使用col对象。尽管如此，它还是不起作用。 path = 'dbfs:/FileStore/tables/TravelData.txt'
data = spark.read.text(path)
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType , StringType, DoubleType
schema = StructType([
StructField("from
浏览 21提问于2019-02-02得票数 0
回答已采纳
1回答
我目前正在处理一些相当复杂的json文件，我应该将它们转换并写入增量表。问题是，当涉及到列的数据类型时，每个文件都有细微的差异。有人能给我解释一下检索嵌套结构列的数据类型的一般方法吗？在互联网上，我只能找到如何对它们做选择：https://sparkbyexamples.com/pyspark/pyspark-select-nested-struct-columns/ 如果我有这样的格式： ? 我怎样才能获得数据类型，比如说，姓氏？ 编辑: Json文件当然已经写在dataframe中，我的问题是如何查询dataframe以检索数据类型 非常感谢!
浏览 42提问于2021-10-22得票数 0
我目前正在清理一个数据集，我一直在尝试使用pyspark来做这件事。数据从csv读取到dataframe中，我需要的值在它们各自的行中，但对于某些行，值是混合的。我需要轮换这些行的值，以便这些值位于正确的列中。例如，假设我有以下数据集：
+-------+-------+-------+
| A | B | C |
+-------+-------+-------+
| 2 | 3 | 1 |
+-------+-------+-------+
但是第一行中的值应该是
+-------+-------+-------+
| A | B
浏览 18提问于2020-02-07得票数 0
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1回答
将重复值转换为两个不同的列
、、、、
我将以下数据导入到PySpark数据框架中：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
spark = SparkSession.builder.master("local[4]").appName("pyspark").getOrCreate()
df = spark.read.csv("example.csv")
df.show()
#+--+------+
#|id|ans
浏览 10提问于2022-05-05得票数 1
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