pyspark dataframe 分层采样
时间: 2023-11-24 10:05:53 浏览: 42
pyspark dataframe 分层采样可以通过使用`sampleBy`函数来实现。该函数需要传入两个参数,第一个参数是分层列的名称,第二个参数是每个分层值的采样比例。例如,如果我们有一个名为`df`的pyspark dataframe,其中包含一个分层列`category`和一个数值列`value`,我们可以按照以下方式进行分层采样:
```python
# 导入必要的库
from pyspark.sql.functions import col
# 定义分层列和采样比例
fractions = {"category1": 0.5, "category2": 0.1, "category3": 0.2, "category4": 0.3}
# 进行分层采样
sampled_df = df.sampleBy("category", fractions, seed=42)
```
上述代码中,我们定义了一个名为`fractions`的字典,其中包含每个分层值的采样比例。然后,我们使用`sampleBy`函数对`df`进行分层采样,并将结果保存在`sampled_df`中。注意,我们还指定了一个随机种子`seed`,以确保每次运行代码时得到的采样结果都是一致的。
相关问题
pnadas dataframe 转 pyspark dataframe
pandas DataFrame 转换为 PySpark DataFrame 的方法通常有两种,一种是使用 PySpark 自带的 API,另一种是使用第三方库 PyArrow。下面分别介绍这两种方法。
方法1:使用 PySpark API
首先需要将 pandas DataFrame 转换为 PySpark DataFrame,可以使用 `createDataFrame()` 方法。这个方法需要两个参数,第一个参数是 pandas DataFrame,第二个参数是 PySpark DataFrame 的 schema。
示例代码如下:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
spark = SparkSession.builder.appName("pandas_to_spark").getOrCreate()
# 创建一个 pandas DataFrame
pdf = pd.DataFrame({
"name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
"age": [25, 30, 35]
})
# 将 pandas DataFrame 转换为 PySpark DataFrame
sdf = spark.createDataFrame(pdf)
sdf.show()
```
输出结果如下:
```
+-------+---+
| name|age|
+-------+---+
| Alice| 25|
| Bob| 30|
|Charlie| 35|
+-------+---+
```
方法2:使用 PyArrow
首先需要安装 PyArrow 库,可以使用以下命令进行安装:
```bash
pip install pyarrow
```
然后使用 `from_pandas()` 方法将 pandas DataFrame 转换为 PySpark DataFrame。
示例代码如下:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
import pyarrow
spark = SparkSession.builder.appName("pandas_to_spark").getOrCreate()
# 创建一个 pandas DataFrame
pdf = pd.DataFrame({
"name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
"age": [25, 30, 35]
})
# 将 pandas DataFrame 转换为 PySpark DataFrame
sdf = spark.createDataFrame(pyarrow.Table.from_pandas(pdf))
sdf.show()
```
输出结果与方法1相同。
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|
+--+--+--+
```
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