如何在PySpark中合并两个数据帧，其中输出数据帧具有来自每个输入数据帧的交替行？
在PySpark中，可以使用unionAll和zipWithIndex方法来合并两个数据帧，并生成具有来自每个输入数据帧的交替行的输出数据帧。
下面是一个完整的示例代码：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建两个示例数据帧
df1 = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C')], ['id', 'value'])
df2 = spark.createDataFrame([(4, 'D'), (5, 'E'), (6, 'F')], ['id', 'value'])
# 给每个数据帧添加一个自增列
df1 = df1.withColumn("index", monotonically_increasing_id())
df2 = df2.withColumn("index", monotonically_increasing_id())
# 合并数据帧，并按照自增列排序
merged_df = df1.unionAll(df2).orderBy("index")
# 移除自增列
merged_df = merged_df.drop("index")
# 打印结果
merged_df.show()在这个示例中，我们创建了两个数据帧df1和df2，每个数据帧包含两列id和value。然后，我们使用withColumn函数为每个数据帧添加一个自增列index。接下来，我们使用unionAll方法将两个数据帧合并，并使用orderBy方法按照自增列排序。最后，我们使用drop方法移除自增列，并使用show方法打印输出数据帧。
注意：这里使用了monotonically_increasing_id函数来生成自增列，但是它不保证唯一性。如果数据帧中有重复行，可能会导致结果不准确。在实际应用中，可以根据实际情况选择其他方法来生成自增列。
以上就是在PySpark中合并两个数据帧，并生成具有来自每个输入数据帧的交替行的输出数据帧的方法。
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我正在尝试创建数据帧中的键之间的映射。
我在pyspark数据帧中有一列R_ID、V1、V2、V3列。
我需要输出数据帧来提供这些列之间的映射。我的结果应该是
我已经使用Reduce做到了这一点，但是我在测试大数据时遇到了性能问题。
有人能帮我一下吗？
浏览 0提问于2021-10-28得票数 0
1回答
我正在做一个使用spark的项目。在某些阶段，我需要在单个数据帧中合并或连接3个数据帧。这些数据帧来自spark sql表，我使用了联合函数，它已经合并了两个表中具有相同编号的列，但我也需要合并不相等的列值。我现在很困惑，有没有办法在pyspark中合并或连接不相等的基于列的数据帧，请指导我
浏览 13提问于2016-09-22得票数 0
我在Azure SQL Server数据库中有一个表，该表是从我的Dataframe填充的。我想使用pyspark / pandas基于多条件数据库来更新这个表。我是PySpark / Databricks / Pandas的新手，有人能告诉我如何更新表吗？我已经将数据插入到表中-我可以想到的一种解决方案是将表中的数据加载到数据帧中，然后将新文件合并到相同的数据帧中，然后从表中删除数据并插入此数据帧。如果这是正确的方法，那么在上述场景中，我们如何从数据库表中删除数据？
浏览 2提问于2020-04-20得票数 0
我们正在使用spark来处理大型数据，并且最近获得了新的用例，我们需要使用spark更新Hive表中的数据。
下面是一个简单的例子:数据驻留在Hive表中，应用程序使用PySpark读取数据帧(比如PySpark)。例句:数据帧在列下面。
EmpNo名称年龄工资
1 aaaa 28 30000
2 bbbb 38 20000
3 cccc 26 25000
4dd 30 32000
需要添加更多的记录到表使用火花。
例如：
Action EmpNo名称年龄工资
加5 Add 30 32000
应用程序可以通过剥离Action列并附加到表中，将新数据读入第二个数据帧(例如df2)。它是笔直的，它
浏览 1提问于2019-03-29得票数 2
1回答
我想在一个excel表格中编写多个数据帧，无论是熊猫、考拉还是pyspark，并像xlwx一样做一些奇特的事情(改变单元格的大小或颜色等)，然后保存到S3存储桶中。我尝试过pandas.to_csv(s3.....test.xlsx)，但这不是我想要的。
浏览 17提问于2020-02-08得票数 0
1回答
我有一个pyspark管道(包含估算和一个机器学习模型)和一个pandas数据帧。我是否可以在不将其转换为Pyspark dataframe的情况下将管道应用于此pandas数据帧？如果不可能，我如何有效地使用pyspark管道来生成对pandas数据帧的预测？
浏览 3提问于2021-09-13得票数 1
我正在处理两个pyspark数据帧，并对它们进行左反联接，以跟踪日常更改，然后发送电子邮件。
我第一次尝试：
diff = Table_a.join(
Table_b,
[Table_a.col1== Table_b.col1, Table_a.col2== Table_b.col2],
how='left_anti'
)
预期输出是包含一些数据或不包含任何数据的pyspark数据帧。
这个比较数据帧从Table_a获取它的模式。当我第一次运行它时，没有显示模式表示所期望的数据。下一次只抛出SparkException：
Exception thro
浏览 0提问于2019-06-22得票数 3
1回答
我有一个关于雪花的新功能-Infer模式表函数的问题。推断模式函数在拼图文件上执行得非常好，并返回正确的数据类型。但是，当对拼图文件进行分区并将其存储在S3中时，推断模式的功能与pyspark数据帧不同。
在DataFrames中，分区文件夹名和值被读取为最后一列；在Snowflake推断模式中，有没有办法实现同样的结果？
示例：
@GregPavlik -输入为结构化拼图格式。当地块文件存储在没有分区的S3中时，模式是完全派生出来的。
示例：{ "AGMT_GID"：1714844883，"AGMT_TRANS_GID"：640481290，"
浏览 0提问于2021-10-21得票数 5
3回答
我是Spark的新手，需要使用PySpark或Spark Sql将以下输入数据帧转置为所需的输出df (从行到列)的帮助。
输入数据帧-
A B C D
1 2 3 4
10 11 12 13
......
........
所需的输出(转置)数据
A 1
B 2
C 3
D 4
A 11
B 12
C 13
D 14
....
......
如果我可以根据我们的要求旋转输入数据(列)，那就更好了。
浏览 1提问于2020-11-27得票数 3
我有以下PySpark输入数据帧：
+-------+------------+
| index | valuelist |
+-------+------------+
| 1.0 | [10,20,30] |
| 2.0 | [11,21,31] |
| 0.0 | [14,12,15] |
+-------+------------+
其中：
矢量索引:类型DoubleValuelist:类型。(不是Array)，而是
从上面的输入数据帧中，我希望在PySpark中获得以下输出数据帧
+-------+-------+
| index | value |
+-------+
浏览 105提问于2018-08-04得票数 2
我在pyspark中有一个数据帧。在这个数据框架中，我有一个名为id的列，它是唯一的。
现在，我希望在数据帧中找到列id的id值。
我试过如下所示
df['id'].max()
但却在错误之下
TypeError: 'Column' object is not callable
请告诉我如何在数据帧中找到列的maximum值。
在@Dadep的答案中，链接给出了正确的答案
浏览 3提问于2017-05-11得票数 14
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1回答
我有一个pyspark数据帧作为
DOCTOR | PATIENT
JOHN | SAM
JOHN | PETER
JOHN | ROBIN
BEN | ROSE
BEN | GRAY
并且需要按行连接患者姓名，这样我就可以得到如下输出：
DOCTOR | PATIENT
JOHN | SAM, PETER, ROBIN
BEN | ROSE, GRAY
有没有人能帮我在pyspark中创建这个数据帧？
提前谢谢。
浏览 13提问于2017-01-22得票数 18
回答已采纳
我一直在尝试用pyspark重现一些在Pandas中很容易做到的东西，但我现在已经挣扎了一段时间。假设我有以下数据帧： df = pd.DataFrame({'a':[1,2,2,1,1,2], 'b':[12,5,1,19,2,7]})
print(df)
a b
0 1 12
1 2 5
2 2 1
3 1 19
4 1 2
5 2 7 和列表 l = [5,1] 我尝试做的是按a进行分组，如果b中的任何元素都在列表中，则为该组中的所有值返回True。然后，我们可以使用结果来索引数据帧。与此相对应的Pandas是：
浏览 8提问于2020-11-04得票数 2
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1回答
在PySpark中，用来合并两个不同数据帧(包括左侧和右侧)的等效代码是什么？ df_merge = pd.merge(t_df, d_df, left_on='a_id', right_on='d_id', how='inner')
浏览 19提问于2021-11-21得票数 0
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我有两个如下的输入数据帧： ABC DEF GHI
PQR STU VWZ
SMT YUH SGR
SWI FYG LKU 和 HI HELLO HOW
ARE YOU FINE
ETC NO WORRY
SAY YOU ARE 输出： ABC DEF GHI
HI HELLO HOW
PQR STU VWZ
ARE YOU FINE
SMT YUH SGR
ETC NO WORRY
SWI FYG LKU
SAY YOU ARE 如何在PySpark (Scala Spark)中实现这一点？ 为方便起见，创建Dataframe脚本： data1 = [('ABC',
浏览 14提问于2021-07-23得票数 0
2回答
在PySpark中有什么特定的方法可以像我们在r中那样绑定两个数据帧吗？
示例：
数据帧1有10列。
数据帧2有1列
我需要在PySpark中同时绑定数据帧和作为一个数据帧。
浏览 1提问于2017-08-30得票数 3
我正在探索聚合()函数，我有几个问题没有得到回答：
是只在executor中移动数据，还是将分布在多台机器上的数据分区移动？如果它只是执行器级别，那么在这种情况下，如果每台机器只有一个分区，并且在三个节点上有3个分区，则合并()是如何工作的？如何合并(1)？当我在数据帧上运行coalesce()函数时，它创建了一个500 MB的输出文件和一个1.2 GB文件的输出文件，为什么会有如此巨大的差异？我知道coalesce()分区的大小并不相同，但是创建大文件的原因是什么。如何在内部工作，这在这两个文件之间创建了700 MB的数据差异?
浏览 4提问于2021-06-10得票数 0
我目前在本地的windows10系统上使用pyspark。pyspark代码运行得相当快，但将pyspark数据帧保存为csv格式需要花费大量时间。
我正在将pyspark数据帧转换为pandas，然后将其保存到csv文件中。我还尝试使用write方法来保存csv文件。
Full_data.toPandas().to_csv("Level 1 - {} Hourly Avg Data.csv".format(yr), index=False)
Full_data.repartition(1).write.format('com.databricks.spark.
浏览 126提问于2019-08-01得票数 5
2回答
我正在尝试使用PySpark中的以下选项覆盖Spark数据帧，但未成功
spark_df.write.format('com.databricks.spark.csv').option("header", "true",mode='overwrite').save(self.output_file_path)
mode=overwrite命令不成功
浏览 0提问于2016-03-08得票数 38
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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
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我使用pyspark dataframe的目的是获取变量的计数，该变量可以在多个列中。编写了一个sql查询来获取它，但无法将其转换为数据帧。 给定下面的数据帧，需要在Col1，Col2中获取"Foo"，"Bar"，"Air“的计数。 +----------+----+-----+
| ID |Col1|Col2 |
+----------+----+-----+
|2017-01-01| Air| Foo |
|2017-01-02| Foo| Bar|
|2017-01-03| Bar| Air |
|2017-01-04| Air
浏览 28提问于2019-08-29得票数 0
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我在pyspark dataframe中有一个count列，如下所示：
id Count Percent
a 3 50
b 3 50
我想要一个结果数据帧为：
id Count Percent CCount CPercent
a 3 50 3 50
b 3 50 6 100
我不能使用熊猫数据帧，因为数据库太大了。我找到了指向窗口分区的答案，但我没有这样的列作为分区依据。请大家用pyspark dataframe告诉我怎么做。注意: pysp
浏览 5提问于2017-03-20得票数 0
我正在尝试缓存一个基于Pyspark的3列27行的数据帧，这个过程大约需要7-10秒。
有没有什么方法可以加速这项工作？
提前感谢！
浏览 1提问于2020-07-20得票数 0
在PySpark中是否有与pandas info()方法等效的方法？
我正在尝试获取有关PySpark中数据帧的基本统计信息，例如:列数和行数、空值数、数据帧大小
pandas中的Info()方法提供了所有这些统计信息。
浏览 4提问于2017-06-08得票数 6
我有以下格式的星火数据帧。
df = spark.createDataFrame([(1, 2, 3), (1, 4, 100), (20, 30, 50)],['a', 'b', 'c'])
df.show()
输入：
我想添加一个新列“中位数”作为'a'，'b'，'c‘列的中位数。如何在PySpark中做到这一点。
预期输出：
我用的是星火2.3.1
浏览 1提问于2019-01-15得票数 3
回答已采纳
我试图使用collect_list从两个不同的数据帧收集数组(并维护顺序)。
Test_Data和Train_Data格式相同。
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql import Window
w = Window.partitionBy('Group').orderBy('date')
# Train_Data has 4 data points
# Test_Data has 7 data points
# desired target array: [1, 1,
浏览 0提问于2018-12-06得票数 0
回答已采纳
我正在尝试从pyspark dataframe中获取空值的行。在pandas中，我可以在数据帧上使用isnull()来实现这一点：
df = df[df.isnull().any(axis=1)]
但在PySpark的情况下，当我运行以下命令时，它显示Attributeerror：
df.filter(df.isNull())
AttributeError：'DataFrame‘对象没有属性'isNull’。
如何在不对每一列进行检查的情况下获取具有空值的行？
浏览 25提问于2018-11-27得票数 5
1回答
我有一个名为Incito的数据帧，在该数据帧的Supplier Inv No列中由逗号分隔值组成。我需要通过使用pyspark适当地重复那些逗号分隔值来重新创建数据帧。我正在使用下面的that.Can代码，我可以将其转换为pyspark吗？
from itertools import chain
def chainer(s):
return list(chain.from_iterable(s.str.split(',')))
incito['Supplier Inv No'] = incito['Supplier Inv No'].as
浏览 10提问于2021-05-18得票数 0
回答已采纳
当我在python脚本中运行以下代码并直接使用python运行它时，我会得到下面的错误。当我启动一个pyspark会话，然后进行考拉的导入时，数据帧的创建和调用head()就会运行良好，并给出预期的输出。
是否有一种为考拉工作而需要设置SparkSession的具体方法？
from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
import databricks.koalas as ks
spark = SparkSession.builder \
.master("local[*]") \
浏览 1提问于2021-03-22得票数 5
我有两个.xlsx文件，需要使用Pandas合并。数据帧的格式如下:数据帧1：
+-------+-------+-------+-------+-------+
| Index | Col_A | Col_B | Col_C | Col_Q |
+-------+-------+-------+-------+-------+
| 1 | A1 | B1 | C1 | Q1 |
| 2 | A2 | B2 | C2 | Q2 |
| 3 | A3 | B3 | C3 | Q3 |
|
浏览 1提问于2018-05-22得票数 0
回答已采纳
我想根据ID修改纵向数据，检查数据波形1(A)中的ID和第2(B)波中的数据是否匹配。另外，我想将A和B的数据结合到一个基于ID的文件中。
我试图使用merge()代码合并该文件，并试图通过性别变量检查ID是否匹配。但是，如果两个波中没有相同的变量，则很难检查ID，而且也不直接检查每个ID。
ID <- c(1012,1102,1033,1204,1555)
sex <- c(1,0,1,0,1)
A <- cbind(ID,sex)
A <- as.data.frame(A)
ID <- c(1006,1102,1001,1033,1010,1234,1506
浏览 5提问于2022-08-04得票数 0
我正在使用两个不同的数据集，我希望将数据从一个数据集移动到另一个数据集。我是这样想的:一个包含结果，与正确的因子(HTm)配对，我想把它们分散到另一个帧上。这是第一帧：
head(five)
Week Game.ID VTm VPts HTm HPts HDifferential VDifferential
1 1 NFL_20050908_OAK@NE OAK 20 NE 30 10 -10
2 1 NFL_20050911_ARI@NYG ARI 19 NYG 42 23
浏览 9提问于2012-05-11得票数 0
我有一个R中的数据帧列表，我想输出到csv文件中，其中数据帧在csv文件中垂直列出。我尝试的输出命令如下： write.csv(model_diagnostic_list，“模型diagnostics.csv") 但是，生成的csv文件的数据框全部水平对齐，这看起来并不好。
浏览 68提问于2020-11-30得票数 0
我之前发布了这个问题，并得到了一些使用PySpark的建议。
下面的压缩文件()包含一个名为data的文件夹，其中包含大约130,000个csv文件。我想把它们合并到一个单独的数据帧中。我有16 of的RAM，当我访问前几百个文件时，我一直在耗尽RAM。这些文件的总大小只有300-400MB的数据。
如果您打开任何csv文件，您可以看到它们都具有相同的格式，第一列用于日期，第二列用于数据系列。
所以现在我改用PySpark，但是我不知道连接所有文件的最有效的方法是什么，对于pandas数据帧，我会像这样连接单个帧的列表，因为我想让它们在日期上合并：
bigframe = pd.concat(
浏览 14提问于2020-02-17得票数 2
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2回答
R数据帧切片
、、
我有一个由4352个观察和21栏组成的数据框架。第一列是日期向量，其余20列是数字向量(代表股票价格)。由于在某些日子(即周末和假日)没有交易，所以有些观察在第2:21栏中有NA。
下面的代码向我展示了表示NA的逻辑数据帧，测试数据帧具有与输入表相同的维度。
test <- is.na(prices[, 2:21]) %>% as.data.frame()
但是，当我执行以下操作时，结果是48052个附加行名的观察结果，例如NA.40755等。
test <- prices[is.na(prices[, 2:21]) == 0, ]
但是，在对列切片时使用逗号而不是冒号时，我
浏览 1提问于2020-12-24得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在使用这样的数据帧： Id | TimeStamp | Event | DeviceId
1 | 5.2.2019 8:00:00 | connect | 1
2 | 5.2.2019 8:00:05 | disconnect| 1 我使用databricks和pyspark来完成ETL过程。如何计算和创建如下图所示的数据帧？我已经尝试过使用UDF，但我找不到一种方法来使其工作。我也试着通过迭代整个数据帧来做到这一点，但这非常慢。 我想聚合这个数据帧，以获得一个新的数据帧，它告诉我时间，每个设备连接和断开的时间： Id
浏览 6提问于2019-02-05得票数 0
回答已采纳
在2数据帧上执行简单连接时，pyspark不返回输出数据。
from pyspark.sql import *
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.functions import col
spark = SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
file_path="C:\\bigdata\\pipesep_data\\Sales_ny.csv"
df=spark.read.form
浏览 5提问于2022-06-06得票数 0
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在链接中，用户可以在Spark3.2中的PySpark之上与熊猫合作。是否需要很长时间才能将PySpark数据帧转换为PySpark熊猫数据框架？
我知道将PySpark数据帧转换为熊猫数据框架需要很长时间。
浏览 9提问于2022-03-02得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个PySpark数据帧，它有一个复杂的列，请参考下列值：
ID value
1 [{"label":"animal","value":"cat"},{"label":null,"value":"George"}]
我想在PySpark dataframe中添加一个新列，它基本上将它转换为一个字符串列表。如果Label为null，则字符串应包含value；如果label不为null，则string应为label:value。因此，对于上面的示例数据帧，输出应如下所示：
ID
浏览 0提问于2021-02-09得票数 0
6回答
我有一个由100多个列组成的数据框架。我想要做的是，对于所有的列名，我想在列名的开头和列名的末尾添加回滴答(`)。
例如：
column name is testing user. I want `testing user`
有没有一种方法可以在pyspark/python中做到这一点。当我们应用代码时，它应该返回一个数据帧。
浏览 3提问于2017-04-01得票数 18
回答已采纳
1回答
我有一个非常庞大的数据集，我需要使用pyspark dataframe。请参考数据的简化版本： product_type series_no product_amount date
514 111 20 2020/01/01 (YYYY/MM/DD)
514 111 30 2020/01/02
514 111 40 2020/01/03
514
浏览 30提问于2021-01-23得票数 0
回答已采纳
Df1.unix(Df2) 如何将其扩展到处理具有不同列数的pyspark数据帧？
浏览 18提问于2019-02-21得票数 0
我正在尝试使用pyspark将数据加载到数据中。这些文件是拼花格式的。我使用以下代码
from pyspark.conf import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,StructField,IntegerType,StringType,BooleanType,DateType,TimestampType,LongType,FloatType,DoubleType,ArrayType,ShortType
from pyspark.sql import
浏览 1提问于2020-01-17得票数 0
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我正试着在熊猫里做运动。
我有两张数据。如果比较成功，我需要比较两个dataframe之间的几个列，并更改第一个dataframe中一个列的值。
Dataframe 1：
Article Country Colour Buy
Pants Germany Red 0
Pull Poland Blue 0
最初，我所有的文章都将标志'Buy‘设置为零。我有dataframe 2，它看起来是：
Article Origin Colour
Pull Poland Blue
Dres
浏览 3提问于2019-09-23得票数 0
回答已采纳
我正在尝试从我的pyspark数据帧创建一个JSON。我在我的数据帧中看到数据是正确排序的，但是当使用toJSON时，排序不会反映在JSON对象中。你能帮帮我吗？ 我的Dataframe是这样的： ? 这就是我使用toJSON时会发生的事情 ?
浏览 8提问于2019-02-13得票数 0
回答已采纳
1回答
示例:我有一个pyspark dataframe：
df=
x_data y_data
2.5 1.5
3.5 8.5
4.5 89.5
5.5 20.5
假设我在一个for循环中对df上的每一列进行了一些计算。在那之后，我的最终输出应该是这样的：
df_output=
cal_1 cal_2 Cal_3 Cal_4 Datatype
23 24 34 36 x_data
12 13 18 9
浏览 13提问于2021-02-18得票数 0
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我必须在pyspark数据帧上进行2级分组。我的试探性的：
grouped_df=df.groupby(["A","B","C"])
grouped_df.groupby(["C"]).count()
但我得到以下错误：
'GroupedData' object has no attribute 'groupby'
我想我应该首先将分组的对象转换为pySpark DF。但我不能这么做。
有什么建议吗？
浏览 2提问于2017-10-18得票数 7
回答已采纳
我有一堆数据集，每个数据集都有相同的标题，每个数据集都指向不同的国家。 我正在尝试在每个pandas数据帧中创建一个新列，其中填充了我的数据帧名称(这是国家的名称！) 我该怎么做呢？ 编辑： 我没有提到我创建了数据集 us = pd.concat([coeff, pvalues], axis = 1).reset_index()
us.columns = ['Factor',"Coeff","P-value"]
浏览 15提问于2019-01-10得票数 0
回答已采纳
我在PySpark中有两个数据帧，并希望对它们执行外连接。我需要能够在每个表中不同且可能改变的列名上连接它们(因此需要是一个变量，而不是硬编码)。但是，当我此时执行此操作时，PySpark返回一个数据帧，其中包含正在联接的两个列，其中一些值填充了空值。 我当前使用的代码示例如下： >>> df1 = spark.createDataFrame([[1,'apple'],[2,'orange']], ['id_fruit','fruit'])
>>> df2 = spark.createData
浏览 16提问于2020-11-08得票数 1
回答已采纳
可以看到，我们有两个数据帧currdf和hist_df，逻辑是在代码中定义的，预期的输出是
因此，在预期的输出中，我们可以观察到每次获得yellow marked data frame的迭代，总是有一行或没有行，我们需要在最终的数据帧后面附加行，如果数据帧(Tmp)是空的，那么只有pcode会存储为实际的，rest列将是空的。
复制代码
import pyspark
import os
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import pyspark.sql.functions as sf
fr
浏览 4提问于2021-06-14得票数 2
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