pyspark 如何将取出的一行数据变成一个dataframe

您可以使用SparkSession对象的createDataFrame()函数将取出的一行数据转换为DataFrame。示例如下：

from pyspark.sql import SparkSession, Row

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Convert row to DataFrame").getOrCreate()

# 取出的一行数据
row_data = Row(name="Jack", age=25, gender="Male")

# 将row_data转换为DataFrame
df = spark.createDataFrame([row_data])

# 显示DataFrame
df.show()

输出结果如下：

+----+---+------+
|name|age|gender|
+----+---+------+
|Jack| 25|  Male|
+----+---+------+

相关问题

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)

pysparkdataframe保存数据

你可以使用以下代码将 PySpark DataFrame 中的数据保存到文件系统或数据库中：

# 保存到文件系统中
df.write.format("csv").save("/path/to/save/csv")

# 保存到数据库中
df.write.format("jdbc").options(url="jdbc:mysql://localhost/mydatabase", driver="com.mysql.jdbc.Driver", dbtable="mytable", user="myusername", password="mypassword").save()

其中，`format` 参数指定保存数据的格式，如 CSV、JSON、Parquet 等。`save` 方法指定保存的路径或数据库连接信息。具体的保存方式还可以根据需要进行配置。