pnadas dataframe 转 pyspark dataframe
时间: 2024-05-26 11:07:25 浏览: 208
pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换实例
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pandas DataFrame 转换为 PySpark DataFrame 的方法通常有两种,一种是使用 PySpark 自带的 API,另一种是使用第三方库 PyArrow。下面分别介绍这两种方法。
方法1:使用 PySpark API
首先需要将 pandas DataFrame 转换为 PySpark DataFrame,可以使用 `createDataFrame()` 方法。这个方法需要两个参数,第一个参数是 pandas DataFrame,第二个参数是 PySpark DataFrame 的 schema。
示例代码如下:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
spark = SparkSession.builder.appName("pandas_to_spark").getOrCreate()
# 创建一个 pandas DataFrame
pdf = pd.DataFrame({
"name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
"age": [25, 30, 35]
})
# 将 pandas DataFrame 转换为 PySpark DataFrame
sdf = spark.createDataFrame(pdf)
sdf.show()
```
输出结果如下:
```
+-------+---+
| name|age|
+-------+---+
| Alice| 25|
| Bob| 30|
|Charlie| 35|
+-------+---+
```
方法2:使用 PyArrow
首先需要安装 PyArrow 库,可以使用以下命令进行安装:
```bash
pip install pyarrow
```
然后使用 `from_pandas()` 方法将 pandas DataFrame 转换为 PySpark DataFrame。
示例代码如下:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
import pyarrow
spark = SparkSession.builder.appName("pandas_to_spark").getOrCreate()
# 创建一个 pandas DataFrame
pdf = pd.DataFrame({
"name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
"age": [25, 30, 35]
})
# 将 pandas DataFrame 转换为 PySpark DataFrame
sdf = spark.createDataFrame(pyarrow.Table.from_pandas(pdf))
sdf.show()
```
输出结果与方法1相同。
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