pyspark三个表合并
时间: 2023-07-22 07:15:30 浏览: 41
假设有三个表:A、B、C。它们都有相同的字段名,我们需要将它们合并成一个表。在 PySpark 中,可以使用 `union()` 或 `unionAll()` 方法将表合并。
`union()` 方法会去除重复的行,而 `unionAll()` 方法不会去除重复的行。
下面是一个示例代码:
```python
from pyspark.sql.functions import col
df_a = spark.table("A")
df_b = spark.table("B")
df_c = spark.table("C")
# 将三个表合并,并去除重复的行
df_merged = df_a.union(df_b).union(df_c).distinct()
# 将三个表合并,不去除重复的行
df_merged_all = df_a.unionAll(df_b).unionAll(df_c)
```
在这个示例中,我们使用了 `distinct()` 方法去除了重复的行,并将结果保存在一个新的 DataFrame 中。如果不需要去除重复的行,可以使用 `unionAll()` 方法。
相关问题
pyspark编写Kmeans样例
以下是一个简单的 PySpark K-Means 示例:
```python
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.evaluation import ClusteringEvaluator
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
# 加载数据
data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")
# 合并特征列
assembler = VectorAssembler(inputCols=["col1", "col2", "col3"], outputCol="features")
dataset = assembler.transform(data)
# 训练K-Means模型
kmeans = KMeans().setK(2).setSeed(1)
model = kmeans.fit(dataset)
# 预测簇标签
predictions = model.transform(dataset)
# 评估模型
evaluator = ClusteringEvaluator()
silhouette = evaluator.evaluate(predictions)
print("Silhouette with squared euclidean distance = " + str(silhouette))
# 输出每个簇的中心点
centers = model.clusterCenters()
print("Cluster Centers: ")
for center in centers:
print(center)
```
其中,`data.csv` 是包含数据的 CSV 文件,`col1`、`col2` 和 `col3` 是数据集中的三个特征列。在这个例子中,我们使用 `VectorAssembler` 将这三列合并成一个特征向量列,然后使用 `KMeans` 对数据进行聚类。最后,我们使用 `ClusteringEvaluator` 评估模型,并输出每个簇的中心点。
spark dataframe 合并多个dataframe为一个
在 Spark 中,可以使用 `unionAll` 或者 `union` 方法将多个 DataFrame 合并为一个。这两个方法的作用都是将多个 DataFrame 进行纵向合并。其中,`unionAll` 方法不会进行去重,而 `union` 方法会去除重复行。
示例代码如下:
```
from pyspark.sql.functions import lit
# 创建三个DataFrame
df1 = spark.createDataFrame([(1, "a"), (2, "b")], ["id", "value"])
df2 = spark.createDataFrame([(3, "c"), (4, "d")], ["id", "value"])
df3 = spark.createDataFrame([(5, "e"), (6, "f")], ["id", "value"])
# 使用 unionAll 方法进行合并
union_df = df1.unionAll(df2).unionAll(df3)
union_df.show()
# 使用 union 方法进行合并
distinct_union_df = df1.union(df2).union(df3).distinct()
distinct_union_df.show()
```
输出结果如下:
```
+---+-----+
| id|******************