[Spark][Python][RDD][DataFrame]从 RDD 构造 DataFrame 例子

简介:

[Spark][Python][RDD][DataFrame]从 RDD 构造 DataFrame 例子

from pyspark.sql.types import *

schema = StructType( [ StructField("age",IntegerType(),True),
StructField("name",StringType(),True),
StructField("pcode",StringType(),True) ] )

myrdd = sc.parallelize([(40,"Abram","01601"),(16,"Lucia","87501")])

mydf = sqlContext.createDataFrame(myrdd,schema)

mydf.limit(5).show()

+---+-----+-----+
|age| name|pcode|
+---+-----+-----+
| 40|Abram|01601|
| 16|Lucia|87501|
+---+-----+-----+











 
目录
相关文章
|
2月前
|
数据采集 数据挖掘 Python
【Python DataFrame专栏】讲解DataFrame中缺失值的处理方法,包括填充、删除和插值技术。
【5月更文挑战第20天】在Python的Pandas库中处理DataFrame缺失值,包括查看缺失值(`isnull().sum()`)、填充(`fillna()`:固定值、前向填充、后向填充)、删除(`dropna()`:按行或列)和插值(`interpolate()`:线性、多项式、分段常数)。示例代码展示了这些方法的使用。
【Python DataFrame专栏】讲解DataFrame中缺失值的处理方法,包括填充、删除和插值技术。
|
16天前
|
Python
在Python的pandas库中,向DataFrame添加新列简单易行
【6月更文挑战第15天】在Python的pandas库中,向DataFrame添加新列简单易行。可通过直接赋值、使用Series或apply方法实现。例如,直接赋值可将列表或Series对象分配给新列;使用Series可基于现有列计算生成新列;apply方法则允许应用自定义函数到每一行或列来创建新列。
80 8
|
2月前
|
大数据 Python
【Python DataFrame专栏】DataFrame内存管理与优化:大型数据集处理技巧
【5月更文挑战第20天】本文介绍了使用Python的pandas库优化DataFrame内存管理的六个技巧:1) 查看DataFrame内存占用;2) 使用高效数据类型,如`category`和`int32`;3) 仅读取需要的列;4) 分块处理大数据集;5) 利用`inplace`参数节省内存;6) 使用`eval()`和`query()`进行快速筛选。这些方法有助于处理大型数据集时提高效率。
【Python DataFrame专栏】DataFrame内存管理与优化:大型数据集处理技巧
|
2月前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
【Python DataFrame专栏】DataFrame的可视化探索:使用matplotlib和seaborn
【5月更文挑战第20天】本文介绍了使用Python的pandas、matplotlib和seaborn库进行数据可视化的步骤,包括创建示例数据集、绘制折线图、柱状图、散点图、热力图、箱线图、小提琴图和饼图。这些图表有助于直观理解数据分布、关系和趋势,适用于数据分析中的探索性研究。
【Python DataFrame专栏】DataFrame的可视化探索:使用matplotlib和seaborn
|
11天前
|
分布式计算 Shell 调度
看看airflow怎样调度python写的spark任务吧
看看airflow怎样调度python写的spark任务吧
14 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 数据处理
在Python中应用Spark框架
在Python中应用Spark框架
25 1
|
2月前
|
数据采集 存储 数据挖掘
Python DataFrame初学者指南:轻松上手构建数据表格
【5月更文挑战第19天】本文是针对初学者的Pandas DataFrame指南,介绍如何安装Pandas、创建DataFrame(从字典或CSV文件)、查看数据(`head()`, `info()`, `describe()`)、选择与操作数据(列、行、缺失值处理、数据类型转换、排序、分组聚合)以及保存DataFrame到CSV文件。通过学习这些基础,你将能轻松开始数据科学之旅。
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
Python DataFrame 中的异常值检测与处理
【5月更文挑战第19天】在数据分析中,异常值检测与处理至关重要,因为它可能显著影响结果。常用检测方法包括统计指标(如均值和标准差)及箱线图。当发现异常值时,可选择删除、修正或标记。删除直接但可能导致数据量减少;修正如用中位数替换;标记则便于后续分析。实际应用中,需根据数据特性和分析目标选择合适方法,并可能结合多种方式判断。异常值处理能提升数据质量和分析可靠性。
112 2
|
2月前
|
存储 缓存 分布式计算
Spark学习--day04、RDD依赖关系、RDD持久化、RDD分区器、RDD文件读取与保存
Spark学习--day04、RDD依赖关系、RDD持久化、RDD分区器、RDD文件读取与保存
|
2月前
|
存储 缓存 分布式计算
Spark RDD持久化与缓存:提高性能的关键
Spark RDD持久化与缓存:提高性能的关键

相关实验场景

更多