df_number = df.select(df['dz'].cast(DecimalType(scale=1)))排序后输出所有列数据

你可以使用 `df.orderBy()` 方法来对数据进行排序，然后使用 `df.show()` 方法来输出所有列的数据。具体代码如下：

from pyspark.sql.types import DecimalType
import pyspark.sql.functions as F

spark = SparkSession.builder.master("local").appName("number").getOrCreate()

df = spark.read.csv(filename, header=True, encoding='utf-8')

df_number = df.select(df['dz'].cast(DecimalType(scale=1))) # 筛选数据，去除无效数据
df_number = df_number.orderBy(F.desc("dz")) # 排序
df_number.cache()

df_number.show(truncate=False) # 输出所有列数据
df_number.coalesce(1).write.csv("file:///usr/local/spark/code/12.csv")

注意，`df.show()` 方法中的 `truncate=False` 参数可以保证不截断输出的数据。

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spark = SparkSession.builder.master("local").appName("number").getOrCreate() df= spark.read.csv(filename,header = True,encoding='utf-8') df_number = df.select(df['dz'].cast(DecimalType(scale=1))) #筛选数据，去除无效数据 df_number = df_number.sort(F.desc("dz")) # 排序 df_number.cache() df_number.show() df_number.coalesce(1).write.csv("file:///usr/local/spark/code/12.csv") return df_number.head(10)

这段代码使用了Spark框架读取CSV文件，将其中的数据转换为Decimal类型，并进行排序和筛选。最后将排序后的前10个数据写入CSV文件中。其中，`SparkSession.builder.master("local").appName("number").getOrCreate()`是创建SparkSession对象，`df= spark.read.csv(filename,header = True,encoding='utf-8')`是读取CSV文件并生成DataFrame对象，`df.select(df['dz'].cast(DecimalType(scale=1)))`是将DataFrame中的‘dz’列数据转换为Decimal类型，`df_number.sort(F.desc("dz"))`是按照‘dz’列进行降序排序，`df_number.cache()`是将DataFrame缓存到内存中以提高读取速度，`df_number.coalesce(1).write.csv("file:///usr/local/spark/code/12.csv")`是将DataFrame写入CSV文件中，`return df_number.head(10)`是返回排序后前10个数据。

df_daily = pd.read_csv('ff1.csv') 怎么使用

df_daily = pd.read_csv('ff1.csv') 是一个使用pandas库中的read_csv函数来读取名为'ff1.csv'的CSV文件，并将其存储为一个DataFrame对象df_daily的代码。

使用这段代码，你可以将一个CSV文件加载到一个DataFrame对象中，以便进行数据分析和处理。以下是一些常见的用法和操作：

1. 读取CSV文件：
df_daily = pd.read_csv('ff1.csv')

2. 查看DataFrame的前几行：
df_daily.head()

3. 查看DataFrame的整体信息：
df_daily.info()

4. 查看DataFrame的列名：
df_daily.columns

5. 访问特定列的数据：
df_daily['column_name']

6. 进行数据筛选和过滤：
filtered_data = df_daily[df_daily['column_name'] > 10]

7. 对DataFrame进行排序：
sorted_data = df_daily.sort_values(by='column_name', ascending=False)

8. 对DataFrame进行统计计算：
mean_value = df_daily['column_name'].mean()
max_value = df_daily['column_name'].max()
min_value = df_daily['column_name'].min()

9. 对DataFrame进行数据可视化：
df_daily['column_name'].plot(kind='line')