pyspark dataframe 取值

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：

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：

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：

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 ]

python语言，将一个pyspark dataframe增加一列，取值全为0

在Python的Pandas DataFrame中增加一列并填充全0的操作相对直接，但在PySpark中处理DataFrame稍微复杂一些，因为我们需要利用其RDD（弹性分布式数据集）的特性。以下是步骤：

首先，如果你有一个已经存在的`DataFrame`，你可以这样做：

from pyspark.sql import SparkSession

# 假设df是一个现有的DataFrame
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = ...  # 你的DataFrame实例

# 创建一个新的列，名为new_column，初始值全为0
df = df.withColumn("new_column", lit(0))

# lit()函数用于创建一个常量列，这里传入0

然而，如果需要对每一行操作并添加新列，由于Pandas API不适用于大规模分布式计算，你需要先转换成RDD，然后转回DataFrame：

from pyspark.sql.functions import broadcast
from pyspark.rdd import RDD

# 转换为RDD，确保广播变量可以分发到所有节点
broadcast_0 = spark.sparkContext.broadcast(0)

def add_zero(row):
    return row.asDict().update({"new_column": broadcast_0.value})

# 对每行应用函数，并将结果合并成新的DataFrame
rdd = df.rdd.map(add_zero)
new_df = spark.createDataFrame(rdd).toDF(*df.columns, "new_column")

new_df.show()