dateframe spark sql 删除数据
时间: 2023-08-21 15:07:36 浏览: 42
要在DataFrame中删除数据,您可以使用`filter()`函数来选择要保留的行。例如,假设我们有一个DataFrame `df`,其中包含一个名为`age`的列,我们想删除`age`等于30的所有行:
```python
from pyspark.sql.functions import col
df = df.filter(col("age") != 30)
```
上面的代码会创建一个新的DataFrame,其中不包含`age=30`的行。请注意,`filter()`函数返回一个新的DataFrame,而不是修改原始DataFrame。
要在Spark SQL中删除数据,您可以使用`DELETE FROM`语句。例如,假设我们有一个名为`people`的表,其中包含一个名为`age`的列,我们想删除`age`等于30的所有行:
```sql
DELETE FROM people WHERE age = 30
```
上面的代码将从`people`表中删除所有`age=30`的行。请注意,`DELETE`语句将永久删除数据,因此请谨慎使用。
相关问题
python DataFrame spark sql
Python的pandas库提供了DataFrame数据结构,用于处理结构化数据。而Spark SQL是Spark的一个模块,提供了一种基于SQL语法的处理数据的方式。可以通过pyspark库将pandas的DataFrame转化为Spark的DataFrame,并使用Spark SQL进行数据分析和处理。
以下是一个示例代码,展示如何使用pandas创建DataFrame,然后使用pyspark将其转化为Spark的DataFrame,最后使用Spark SQL进行查询:
```python
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建pandas的DataFrame
df_pd = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 30, 35, 40],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
})
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("pandas_to_spark").getOrCreate()
# 将pandas的DataFrame转化为Spark的DataFrame
df_spark = spark.createDataFrame(df_pd)
# 使用Spark SQL进行查询
df_spark.createOrReplaceTempView("people")
result = spark.sql("SELECT name, age FROM people WHERE gender = 'M'")
result.show()
```
输出结果为:
```
+-------+---+
| name|age|
+-------+---+
| Bob| 30|
|Charlie| 35|
| David| 40|
+-------+---+
```
简述Spark DataFrame与Spark SQL的区别与联系
Spark DataFrame和Spark SQL都是Spark SQL的API,而且都是基于数据框架(DataFrame)的。Spark DataFrame是一个分布式的数据集合,可以看作是一个带有命名列的分布式表格,而Spark SQL则是Spark SQL的查询引擎,可以使用SQL语言进行数据分析。
区别:
1. 数据结构不同:Spark SQL是基于RDD的数据结构,而Spark DataFrame是基于DataFrame的数据结构。
2. 编程模型不同:Spark SQL需要编写SQL语句,而Spark DataFrame是基于DataFrame的API,可以使用面向对象的编程模型。
3. 表达能力不同:Spark SQL具有更强的表达能力,可以处理更复杂的查询,而Spark DataFrame更适合于数据的转换和处理。
联系:
1. Spark DataFrame和Spark SQL都可以使用SQL语言进行数据分析。
2. Spark DataFrame和Spark SQL都可以使用DataFrame的API进行数据的转换和处理。
3. Spark DataFrame和Spark SQL都可以使用广泛的数据源,如Hive、JSON、Parquet等。