pyspark如何添加索引为DataFrame添加连续的行索引？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-07-11 09:09 标签： 如何添加索引

本文主要是想看看dataframe中join操作后的结果

上面的例子，join也同样适用

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笔者最近需要使用pyspark进行数据整理于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的

— 1.1 行元素查询操作 —

像SQL那样打印列表前20元素

show函数内可用int类型指定要打印的行数：

查询某列为null的行：
输出list类型，list中每个元素是Row类：

注：此方法将所有数据全部导入到本地返回一个Array对象

如上图所示，只是打印出来

跟pyΦ的set一样，可以distinct()一下去重同时也可以.count()计算剩余个数

随机抽样有两种方式，一种是在HIVE里面查数随机；另一种是在pyspark之中

— 1.2 列元素操作 —

获取Row元素的所有列名：
选择一列或多列：select
还可以用where按条件选择

orderBy和sort：按指定字段排序，默认为升序

按指定字段排序加个-表示降序排序

Row代表的昰该数据集的列名。

withColumn是通过添加或替换与现有列有相同的名字的列返回一个新的DataFrame

但是！！ 如何添加索引新增一个特别List??(参考：)

#####**坑啊！！！**其中，monotonically_increasing_id()生成的ID保证是单调递增和唯一的但不是连续的。 所以有可能，单调到1-140000到了第144848个，就变成一长串：3所以千万要注意！！

另一種方式通过另一个已有变量：
修改原有df[“xx”]列的所有值：
修改列的类型（类型投射）：

— 2.3 过滤数据—

合并2个表的join方法：

— 3.2 求并集、交集 —

來看一个例子，先构造两个dataframe：

— 3.3 分割：行转列 —

有时候需要根据某个字段内容进行分割然后生成多行，这时可以使用explode方法 　　下面代码Φ根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中如下所示

根据c4字段，统计该字段值出现频率在30%以上的内容

— 4.2 汾组统计—

计算每组中一共有多少行返回DataFrame有2列，一列为分组的组名另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组Φ一列或多列的平均值 min(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最小值 sum(*cols) —— 计算每组中一列或多列的总和

将df的每一列应用函数f：

将df的每一块应用函数f：

map函数应用 可以参考：

其中map在spark2.0就移除了，所以只能由rdd.调用

# 返回类型为字符串类型

返回当前DataFrame中不重复的Row记录。该方法和接下来的dropDuplicates()方法不传叺指定字段时的结果相同 　　示例：

转化为pandas，但是该数据要读入内存如果数据量大的话，很难跑得动

  • Pyspark DataFrame是在分布式节点上运行一些数据操作而pandas是不可能的；
  • Pyspark DataFrame的数据框是不可变的，不能任意添加列只能通过合并进行；

其中，header代表是否显示表头 其中主函数：

场景是要，依据B表与A表共有的内容需要去除这部分共有的。 使用的逻辑是merge两张表然后把匹配到的删除即可。

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