按行切分Spark的DataFrame SQL (pyspark) - 腾讯云开发者社区

新建一个 dataframe ： val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster("local") val sc = new SparkContext...(conf) val spark = new SQLContext(sc) val dataFrame = spark.createDataFrame(Seq( (1, 1, "2", "5"),...(3, 2, "36", "69"), (1, 3, "4", null) )).toDF("id", "label", "col1", "col2") 想根据 id 和 lable 来删除重复行，...即删掉 id=2 且 lable=2 的重复行。...利用 distinct 无法删除 dataframe.distinct().show() +---+-----+----+----+ | id|label|col1|col2| +---+-----+-

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PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

导读昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，...惯例开局一张图 01 PySpark SQL简介前文提到，Spark是大数据生态圈中的一个快速分布式计算引擎，支持多种应用场景。...= SparkContext() spark = SparkSession(sc) DataFrame：是PySpark SQL中最为核心的数据结构，实质即为一个二维关系表，定位和功能与pandas.DataFrame...最大的不同在于pd.DataFrame行和列对象均为pd.Series对象，而这里的DataFrame每一行为一个Row对象，每一列为一个Column对象 Row：是DataFrame中每一行的数据抽象...05 总结本文较为系统全面的介绍了PySpark中的SQL组件以及其核心数据抽象DataFrame，总体而言：该组件是PySpark中的一个重要且常用的子模块，功能丰富，既继承了Spark core中

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pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

遍历数据有以下三种方法：简单对上面三种方法进行说明： iterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。...(inp) print(df) 1 2 3 4 5 6 按行遍历iterrows(): for index, row in df.iterrows(): print(index) # 输出每行的索引值...输出每一行 1 2 3 按行遍历itertuples(): getattr(row, ‘name’) for row in df.itertuples(): print(getattr(row

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Spark编程实验三：Spark SQL编程

一、目的与要求 1、通过实验掌握Spark SQL的基本编程方法； 2、熟悉RDD到DataFrame的转化方法； 3、熟悉利用Spark SQL管理来自不同数据源的数据。...age分组；（6）将数据按name升序排列；（7）取出前3行数据；（8）查询所有记录的name列，并为其取别名为username；（9）查询年龄age的平均值；（10）查询年龄age...（2）配置Spark通过JDBC连接数据库MySQL，编程实现利用DataFrame插入如表所示的三行数据到MySQL中，最后打印出age的最大值和age的总和。...（2）配置Spark通过JDBC连接数据库MySQL，编程实现利用DataFrame插入如表所示的三行数据到MySQL中，最后打印出age的最大值和age的总和。...最后，还掌握了RDD到DataFrame的转化方法，并可以利用Spark SQL管理来自不同数据源的数据。

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PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

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。...查询总行数： int_num = df.count() 取别名 df.select(df.age.alias('age_value'),'name') 查询某列为null的行： from pyspark.sql.functions...； Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢，没有Pandas那么及时反映； Pyspark DataFrame的数据框是不可变的，不能任意添加列，只能通过合并进行； pandas比Pyspark...DataFrame有更多方便的操作以及很强大转化为RDD 与Spark RDD的相互转换： rdd_df = df.rdd df = rdd_df.toDF() ---- -------- 8、SQL...的DataFrame处理方法：增删改差 Spark-SQL之DataFrame操作大全 Complete Guide on DataFrame Operations in PySpark

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python处理大数据表格

这里有个巨大的csv类型的文件。在parquet里会被切分成很多的小份，分布于很多节点上。因为这个特性，数据集可以增长到很大。之后用（py）spark处理这种文件。...但你需要记住就地部署软件成本是昂贵的。所以也可以考虑云替代品。比如说云的Databricks。三、PySpark Pyspark是个Spark的Python接口。这一章教你如何使用Pyspark。...这里的header=True说明需要读取header头，inferScheme=True Header: 如果csv文件有header头 (位于第一行的column名字 )，设置header=true将设置第一行为...点击1个Spark Jobs，可以可视化这个Jobs的DAG。 3.5 通过DataFrame来操作数据接下来针对df，用我们熟悉的DataFrame继续处理。...show展示top数据选择部分数据排序操作过滤筛选数据统计数据原生sql语句支持

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PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

本文中，云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。...https://parquet.apache.org/ 优点在查询列式存储时，它会非常快速地跳过不相关的数据，从而加快查询执行速度。因此，与面向行的数据库相比，聚合查询消耗的时间更少。...Pyspark 将 DataFrame 写入 Parquet 文件格式现在通过调用DataFrameWriter类的parquet()函数从PySpark DataFrame创建一个parquet文件...查询 DataFrame Pyspark Sql 提供在 Parquet 文件上创建临时视图以执行 sql 查询。...读写Parquet文件的完整示例 import pyspark from pyspark.sql import SparkSession spark=SparkSession.builder.appName

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Pandas转spark无痛指南！⛵

这种情况下，我们会过渡到 PySpark，结合 Spark 生态强大的大数据处理能力，充分利用多机器并行的计算能力，可以加速计算。...通过 SparkSession 实例，您可以创建spark dataframe、应用各种转换、读取和写入文件等，下面是定义 SparkSession的代码模板：from pyspark.sql import...的 Pandas 语法如下：df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)# 查看头2行df.head(2) PySpark创建DataFrame的 PySpark...df.iloc[:2].head() PySpark在 Spark 中，可以像这样选择前 n 行：df.take(2).head()# 或者df.limit(2).head()注意：使用 spark 时...在 Spark 中，使用 filter方法或执行 SQL 进行数据选择。

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在 PySpark 中，如何使用 groupBy() 和 agg() 进行数据聚合操作？

在 PySpark 中，可以使用groupBy()和agg()方法进行数据聚合操作。groupBy()方法用于按一个或多个列对数据进行分组，而agg()方法用于对分组后的数据进行聚合计算。...以下是一个示例代码，展示了如何在 PySpark 中使用groupBy()和agg()进行数据聚合操作：from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql.functions...读取数据并创建 DataFrame：使用 spark.read.csv 方法读取 CSV 文件，并将其转换为 DataFrame。...header=True 表示文件的第一行是列名，inferSchema=True 表示自动推断数据类型。...按某一列进行分组：使用 groupBy("column_name1") 方法按 column_name1 列对数据进行分组。进行聚合计算：使用 agg() 方法对分组后的数据进行聚合计算。

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独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

通过名为PySpark的Spark Python API，Python实现了处理结构化数据的Spark编程模型。这篇文章的目标是展示如何通过PySpark运行Spark并执行常用函数。...pyspark.sql.functions import *from pyspark.sql.types import *from datetime import date, timedelta, datetime..."true")\ .getOrCreate() 想了解SparkSession每个参数的详细解释，请访问pyspark.sql.SparkSession。...= 'ODD HOURS', 1).otherwise(0)).show(10) 展示特定条件下的10行数据在第二个例子中，应用“isin”操作而不是“when”，它也可用于定义一些针对行的条件。...SQL查询的运行是嵌入式的，返回一个DataFrame格式的结果集。

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Spark 与 DataFrame

Spark 与 DataFrame 前言在 Spark 中，除了 RDD 这种数据容器外，还有一种更容易操作的一个分布式数据容器 DateFrame，它更像传统关系型数据库的二维表，除了包括数据自身以外还包括数据的结构信息...（Schema），这就可以利用类似 SQL 的语言来进行数据访问。...Dataframe 读写手动创建 from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("Spark")....df.head(5) # 获取前 5 行记录 df.take(5) # 获取前 5 行数据 df.count() # 返回 DataFrame 的行数 df.drop...在 Spark 3.2 版本中，可以通过 Pandas api 直接对 DataFrame 进行操作 # import Pandas-on-Spark import pyspark.pandas as

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Spark SQL实战(06)-RDD与DataFrame的互操作

val spark = SparkSession.builder() .master("local").appName("DatasetApp") .getOrCreate() Spark SQL...支持两种不同方法将现有RDD转换为DataFrame： 1 反射推断包含特定对象类型的 RDD 的schema。...] = spark.sparkContext.textFile(projectRootPath + "/data/people.txt") // RDD转换为DataFrame的过程 val peopleDF...map方法将每行字符串按逗号分割为数组，得到一个RDD[Array[String]] .map(_.split(",")) // 再次使用map方法，将数组转换为Row对象，Row对象的参数类型需要和...方法将RDD转换为DataFrame val peopleDF: DataFrame = spark.createDataFrame(peopleRowRDD, struct) peopleDF.show

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使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询加载数据

如果您用上面的示例替换上面示例中的目录，table.show（）将显示仅包含这两列的PySpark Dataframe。...，执行获取和扫描操作的最佳方法是通过PySpark SQL，这将在后面讨论。...", False) \ .load() df.show() 执行df.show（）将为您提供：使用PySpark的Spark SQL 使用PySpark SQL是在Python中执行HBase...首先，将2行添加到HBase表中，并将该表加载到PySpark DataFrame中并显示在工作台中。然后，我们再写2行并再次运行查询，工作台将显示所有4行。...("sampleView") result = spark.sql("SELECT * FROM sampleView") print("The PySpark DataFrame with only

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spark 数据处理 -- 数据采样【随机抽样、分层抽样、权重抽样】

它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。这种方法的优点是，样本的代表性比较好，抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。...highlight=sample#pyspark.RDD.sample pyspark dataframe 文档： http://spark.apache.org/docs/latest/api/python.../reference/api/pyspark.sql.DataFrame.sample.html?...highlight=sample#pyspark.sql.DataFrame.sample scala 版本 sampleBy def sampleBy[T](col: String, fractions...rdd2=testDS.rdd RDD 转 DataFrame： // 一般用元组把一行的数据写在一起，然后在toDF中指定字段名 import spark.implicits._ val testDF

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pyspark列合并为一行

将 dataframe 利用 pyspark 列合并为一行，类似于 sql 的 GROUP_CONCAT 函数。...groupby 去实现就好，spark 里面可以用 concat_ws 实现，可以看这个 Spark中SQL列合并为一行，而这里的 concat_ws 合并缺很奇怪，官方文档的实例为： >>> df...'s')).collect() [Row(s=u'abcd-123')] 作者自己尝试得到： from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions...而 collect_list 能得到相同的效果： from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import concat_ws...from pyspark.sql.functions import collect_list # 初始化spark会话 spark = SparkSession \ .builder \

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pyspark之dataframe操作

、创建dataframe 3、选择和切片筛选 4、增加删除列 5、排序 6、处理缺失值 7、分组统计 8、join操作 9、空值判断 10、离群点 11、去重 12、生成新列 13、行的最大最小值...14、when操作 1、连接本地spark import pandas as pd from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession...= spark.createDataFrame(df) spark_df.show() # 2.删除有缺失值的行 df2 = spark_df.dropna() df2.show() # 3.或者...(df2) # pyspark from pyspark.sql.functions import nanvl df = spark.createDataFrame([(1.0, float('nan...)] df=spark.createDataFrame(df, schema=["emp_id","salary"]) df.show() # 求行的最大最小值 from pyspark.sql.functions

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Spark SQL

Spark SQL增加了DataFrame（即带有Schema信息的RDD），使用户可以在Spark SQL中执行SQL语句，数据既可以来自RDD，也可以是Hive、HDFS、Cassandra等外部数据源...Spark SQL填补了这个鸿沟：首先，可以提供DataFrame API，可以对内部和外部各种数据源执行各种关系型操作其次，可以支持大数据中的大量数据源和数据分析算法 Spark SQL可以融合：...二、DataFrame概述 Spark SQL所使用的数据抽象并非RDD，而是DataFrame。...people where age > 20") #DataFrame中的每个元素都是一行记录，包含name和age两个字段，分别用p.name和p.age来获取值 >>> personsRDD=personsDF.rdd.map...步骤如下：下面是利用Spark SQL查询people.txt的完整代码： >>> from pyspark.sql.types import * >>> from pyspark.sql

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python中的pyspark入门

SparkSession是与Spark进行交互的入口点，并提供了各种功能，如创建DataFrame、执行SQL查询等。...DataFrame是由行和列组成的分布式数据集，类似于传统数据库中的表。...下面的示例展示了如何注册DataFrame为临时表，并执行SQL查询。...您可以创建SparkSession，使用DataFrame和SQL查询进行数据处理，还可以使用RDD进行更底层的操作。希望这篇博客能帮助您入门PySpark，开始进行大规模数据处理和分析的工作。...学习PySpark需要掌握Spark的概念和RDD（弹性分布式数据集）的编程模型，并理解如何使用DataFrame和Spark SQL进行数据操作。

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PySpark UD(A)F 的高效使用

需要注意的一件重要的事情是，除了基于编程数据的处理功能之外，Spark还有两个显著的特性。一种是，Spark附带了SQL作为定义查询的替代方式，另一种是用于机器学习的Spark MLlib。...举个例子，假设有一个DataFrame df，它包含10亿行，带有一个布尔值is_sold列，想要过滤带有sold产品的行。...所有 PySpark 操作，例如的 df.filter() 方法调用，在幕后都被转换为对 JVM SparkContext 中相应 Spark DataFrame 对象的相应调用。...DataFrame的转换 from pyspark.sql.types import MapType, StructType, ArrayType, StructField from pyspark.sql.functions...1) 首先构造数据： from pyspark.sql.types import Row from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate

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如何在 PySpark 中进行简单的 SQL 查询？

在 PySpark 中，可以使用SparkSession来执行 SQL 查询。...以下是一个示例代码，展示了如何在 PySpark 中进行简单的 SQL 查询：from pyspark.sql import SparkSession# 创建 SparkSessionspark = SparkSession.builder.appName...读取数据并创建 DataFrame：使用 spark.read.csv 方法读取 CSV 文件，并将其转换为 DataFrame。...header=True 表示文件的第一行是列名，inferSchema=True 表示自动推断数据类型。...执行 SQL 查询：使用 spark.sql 方法执行 SQL 查询。在这个示例中，查询 table_name 视图中 column_name 列值大于 100 的所有记录。

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spark按某几列删除dataframe重复行

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

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pyspark列合并为一行

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