pyspark dataframe 取值
时间: 2023-09-25 10:06:13 浏览: 48
在 PySpark 中,可以使用以下方法从 DataFrame 中获取值:
1. 使用 `collect()` 方法将 DataFrame 转换为 Python 中的 List,然后使用 Python 中的 List 方法进行操作。
```
df_list = df.collect()
first_row = df_list[0]
value = first_row['column_name']
```
2. 使用 `head()` 方法获取 DataFrame 的前几行,然后使用 Pandas DataFrame 方法进行操作。
```
import pandas as pd
df_pd = df.head().toPandas()
value = df_pd.loc[0, 'column_name']
```
3. 使用 `select()` 方法选择需要的列,然后使用 `first()` 或 `take()` 方法获取第一行或前几行,然后使用 Row 对象的下标操作符(`[]`)获取值。
```
first_row = df.select('column_name').first()
value = first_row['column_name']
```
相关问题
pyspark dataframe取值
要从pyspark dataframe中取值,可以使用以下方法:
1. 使用`select`函数选择要取值的列。例如,如果要取出名为"name"的列,可以使用以下代码:
```python
df.select("name")
```
这将返回一个新的dataframe,其中只包含"name"列的数据。
2. 使用`filter`函数根据条件筛选数据。例如,如果要筛选出"value"等于1的行,可以使用以下代码:
```python
df.filter("value=1")
```
这将返回一个新的dataframe,其中只包含"value"等于1的行。
3. 使用`collect`函数将dataframe转换为本地的Python列表。例如,如果要将整个dataframe转换为列表,可以使用以下代码:
```python
df.collect()
```
这将返回一个包含dataframe所有行的列表。
请注意,以上方法只是pyspark dataframe的一些常见操作,还有其他更多的方法可以根据具体需求进行使用。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pyspark 读 DataFrame 的使用与基本操作](https://blog.csdn.net/weixin_41888257/article/details/111414613)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
pyspark dataframe
pyspark dataframe是一种基于Spark的分布式数据处理框架,用于处理大规模数据集。它提供了类似于SQL的查询语言和丰富的数据操作功能,可以进行数据筛选、转换、聚合等操作。
以下是两个pyspark dataframe的例子:
1. 使用isin()对数据进行筛选:
```python
from pyspark.sql import Row
# 创建数据
data = [Row(name='Alice', score=78), Row(name='Bob', score=69), Row(name='Jack', score=100)]
df = spark.createDataFrame(data)
使用isin()筛选数据
df.select(df.score.isin([69, 78])).show()
```
输出:
```
+--+
|(score IN (69,78))|
+--+
| true|
| true|
| false|
+--+
```
2. 读取csv文件并显示前10行数据:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import *
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("csvRDD").getOrCreate()
# 定义schema
schema = StructType([
StructField('State', StringType()),
StructField('Color', StringType()), StructField('Count', IntegerType())
])
# 读取csv文件
df = spark.read.format('csv').option("header", True).schema(schema).load(r'/data/mnm_dataset.csv')
# 显示前10行数据
df.show(10)
```
输出:
```
+--+--+--+
|State|Color|Count|
+--+--+--+
| CA| Brown| 36|
| CA| Brown| 29|
| CA| Brown| 39|
| CA| Brown| 38|
| CA| Brown| 28|
| CA| Brown| 35|
| CA| Brown| 41|
| CA| Brown| 33|
| CA| Brown| 36|
| CA| Brown| 32|
+--+--+--+
```