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(3)pyspark中的dataframe的观察操作

时间:2018-10-11 13:38:40      阅读:283      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:观察   统计   src   inf   col   count()   属性   多少   评分   

1、读取:

  • sparkDF = spark.read.csv(path)
  • sparkDF = spark.read.text(path)

2、打印:

sparkDF.show()【这是pandas中没有的】:打印内容

sparkDF.head():打印前面的内容

sparkDF.describe():统计信息

sparkDF.printSchema():打印schema,列的属性信息打印出来【这是pandas中没有的】

sparkDF.columns:将列名打印出来

3、选择列

【select函数,原pandas中没有】

sparkDF.select(‘列名1‘,‘列名2‘).show():选择dataframe的两列数据显示出来

sparkDF.select ( sparkDF[‘列名1‘]+1 , ‘列名2‘ ).show():直接对列1进行操作(值+1)打印出来

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4、筛选列:

filter【类似pandas中dataframe的采用列名来筛选功能】

sparkDF.filter ( sparkDF[‘value‘] == 100 ).show():将value这一列值为100的行筛选出来

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 5、计算不重复值以及统计dataframe的行数

 distinct()函数:将重复值去除

sparkDF.count():统计dataframe中有多少行

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将评分为100的电影数量统计出来:

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(3)pyspark中的dataframe的观察操作

标签:观察   统计   src   inf   col   count()   属性   多少   评分   

原文地址:https://www.cnblogs.com/Lee-yl/p/9771794.html

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