pyspark dataframe新建一行

可以使用append方法，在原有的dataframe后面追加一行数据。

例如，定义一个dataframe：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType

spark = SparkSession.builder\
                    .appName("example")\
                    .getOrCreate()

schema = StructType([
               StructField("name", StringType()),
               StructField("age", IntegerType())
         ])

data = [("Tom", 20),("Jerry", 22)]
df = spark.createDataFrame(data, schema)

在原有的dataframe后面追加一行数据：

new_row = spark.createDataFrame([("Tom", 20)], schema)
df = df.union(new_row)

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pyspark dataframe新建一行为 favcart 值为fav和cart行count列的值和

您好，这是一个关于 pyspark dataframe 的技术问题，我可以帮您回答。根据您的问题描述，您可以使用 pyspark dataframe 的 withColumn() 方法来实现，代码示例如下：

from pyspark.sql.functions import col

# 假设 fav 和 cart 列名分别为 fav_col 和 cart_col
df_new = df.withColumn("favcart", col("fav_col") + col("cart_col"))

这个方法会在原有的 dataframe 基础上增加一列名为 favcart 的新列，其值为 fav_col 列值和 cart_col 列值的和。希望我的回答对您有帮助。

在MySQL数据库中新建数据库sparktest,再创建表employee,包含如下 表所示的两行数据。 (2)配置 Spark通过JDBC连接数据库MySQL,编程实现利用DataFrame 插入 如下表所示的两行数据到MySQL中,最后打印出age的最大值和age的 总和。

好的,我来为您详细介绍如何在MySQL中创建数据库和表,以及如何使用Spark通过JDBC连接MySQL并插入数据,最后计算age的最大值和总和。

1. 在MySQL中创建数据库和表:

首先,登录到MySQL命令行界面或使用图形化工具(如phpMyAdmin)执行以下SQL语句:

CREATE DATABASE sparktest;

USE sparktest;

CREATE TABLE employee (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    age INT
);

INSERT INTO employee (id, name, age) VALUES
(1, 'Alice', 30),
(2, 'Bob', 25);

2. 配置Spark通过JDBC连接MySQL:

确保您的Spark环境中包含了MySQL JDBC驱动。然后,使用以下Scala代码(也可以转换为PySpark):

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

val spark = SparkSession.builder()
    .appName("MySQL JDBC Example")
    .config("spark.master", "local")
    .getOrCreate()

import spark.implicits._

// 创建DataFrame
val newEmployees = Seq(
    (3, "Charlie", 35),
    (4, "David", 40)
).toDF("id", "name", "age")

// 写入MySQL
newEmployees.write
    .format("jdbc")
    .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest")
    .option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")
    .option("dbtable", "employee")
    .option("user", "your_username")
    .option("password", "your_password")
    .mode("append")
    .save()

// 读取数据
val df = spark.read
    .format("jdbc")
    .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest")
    .option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")
    .option("dbtable", "employee")
    .option("user", "your_username")
    .option("password", "your_password")
    .load()

// 计算age的最大值和总和
val ageStats = df.agg(max("age"), sum("age")).first()
println(s"Max age: ${ageStats.getInt(0)}")
println(s"Sum of ages: ${ageStats.getLong(1)}")

spark.stop()

这段代码首先创建一个包含新员工数据的DataFrame,然后将其写入MySQL数据库。接着,它从数据库中读取整个employee表,并计算age列的最大值和总和,最后打印结果。