spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选、合并,重新入库。 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数 ...
一 创建 取某列某行 删除某列 二 对一列或者多列作运算 . 利用map对一列作运算 .利用apply对一列或多列作运算 三 求滑动平均 四 对列作向上或向下的平移变换 五 对列作标准化处理: 六 对某列赋值 七 对list中多个重复的字符作频数统计 八 随机抽样 n:随机抽取n行数据 frac:随机抽取的比例 replace:True有放回抽样 False不放回抽样 random state:随 ...
2019-10-27 11:58 0 1068 推荐指数:
spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选、合并,重新入库。 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数 ...
This section will walk you(引导你) through the fundamental(基本的) mechanics(方法) of interacting(交互) with the data contained in a Series or DataFrame ...
scala> import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.SparkSession sca ...
DataFrame 读取数据 data=pd.read_table(filepath+ 'profile.txt',header=None) data.to_excel(filename) 具体参考https://blog.csdn.net/u010801439/article ...
文章目录 DSL语法 概述 实例操作 SQL语法 概述 实例操作 DSL语法 概述 1.查看全表数据 —— DataFrame.show 2.查看部分字段 ...
上节我们简单介绍了Dataframe的定义,这节我们具体来看一下Dataframe的操作 首先,数据框的创建函数为 data.frame( ),参考R语言的帮助文档,我们来了解一下data.frame( )的具体用法: Usage data.frame(..., row.names ...
定义一个df: 一个DataFrame相当于一张数据表,我们用常用sql操作来类比说明pandas的DataFrame操作。 DataFrame和sql操作不同的是: 对df选择的元素进行赋值操作会将df返回的集合的每个元素都赋值成功,而sql只会返回一个集合。 选择列 ...
1、条件查询: 2、遍历 a)根据索引遍历 b)按行遍历 3、对某列求均值 4、按照指定列排序 ...