Python用pandas对某个DataFrame的数据做处理后，将处理后的数据存入某个hive表中

可以使用PySpark的HiveContext和pandas将经过处理的数据存入Hive表中。以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession, HiveContext
import pandas as pd

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("write_to_hive").enableHiveSupport().getOrCreate()

# 创建HiveContext
hive_context = HiveContext(spark.sparkContext)

# 读取Hive表中的数据
df = hive_context.table("database_name.table_name")

# 使用pandas处理数据
df_processed = df.groupby("column_name").sum()

# 将处理后的数据转换为pandas DataFrame
df_processed_pandas = df_processed.toPandas()

# 将处理后的数据存入Hive表
hive_context.createDataFrame(df_processed_pandas).write.mode("overwrite").insertInto("database_name.table_name_processed")

# 关闭SparkSession
spark.stop()

其中，`toPandas()`方法将PySpark DataFrame转换为pandas DataFrame，`createDataFrame()`方法将pandas DataFrame转换为PySpark DataFrame，`database_name.table_name_processed`是要存储处理后数据的Hive表的名称。`mode`参数可以设置为`overwrite`来覆盖已有的数据，或者设置为`append`来追加数据。