zoukankan      html  css  js  c++  java
  • (3)pyspark----dataframe观察

    1、读取:

    • sparkDF = spark.read.csv(path)
    • sparkDF = spark.read.text(path)

    2、打印:

    sparkDF.show()【这是pandas中没有的】:打印内容

    sparkDF.head():打印前面的内容

    sparkDF.describe():统计信息

    sparkDF.printSchema():打印schema,列的属性信息打印出来【这是pandas中没有的】

    sparkDF.columns:将列名打印出来

    3、选择列

    【select函数,原pandas中没有】

    sparkDF.select('列名1','列名2‘).show():选择dataframe的两列数据显示出来

    sparkDF.select ( sparkDF['列名1']+1 , '列名2' ).show():直接对列1进行操作(值+1)打印出来

    4、筛选列:

    filter【类似pandas中dataframe的采用列名来筛选功能】

    sparkDF.filter ( sparkDF['value'] == 100 ).show():将value这一列值为100的行筛选出来

     5、计算不重复值以及统计dataframe的行数

     distinct()函数:将重复值去除

    sparkDF.count():统计dataframe中有多少行

    将评分为100的电影数量统计出来:

  • 相关阅读:
    OutputStream (字节流写出)
    Reader(字符流读取)
    InputStream (字节流读取)
    File
    IO简介
    BigDecimal
    SimpleDateFormat
    Date和Calendar
    包装类
    本地与远程对应分支,本地建立分支,修改代码, 上传到远程对应的分支
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Lee-yl/p/9771794.html
Copyright © 2011-2022 走看看