1、使用pyspark读取csv： spark.read.format("csv").load('/user/data.csv',header=True, inferSchema="true")

2、dataframe补充空值： fillna()

3、 dataframe字段表示方式： "APP_HOBY_CASH_LOAN"或 df.APP_HOBY_CASH_LOAN或 data_df["APP_HOBY_CASH_LOAN"]

pyspark dataframe使用astype实现dataframe字段类型转换

# 两种读取csv文件的方式
data_df = spark.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inferschema='true').load("/user/data.csv")
data_df = spark.read.format("csv").load('/user/data.csv',header=True, inferSchema="true")
# 补充空值方法
data_df = data_df.fillna(0)
# 打印表结构 第一种执行较快
print(df_from_java.columns)
data_df.printSchema()
print(df_from_java.schema())
# 第一种方式
data_df = df.withColumn("APP_HOBY_CASH_LOAN", df.APP_HOBY_CASH_LOAN.cast('float'))
# 第二种方式
from pyspark.sql.types import IntegerType
data_df = data_df.withColumn("APP_HOBY_CASH_LOAN", data_df["APP_HOBY_CASH_LOAN"].cast(IntegerType()))

pandas dataframe使用astype实现dataframe字段类型转换

# -*- coding: UTF-8 -*-
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':'1'}, {'col1':'b', 'col2':'2'}])
print df.dtypes
df['col2'] = df['col2'].astype('int')
print '-----------'
print df.dtypes
df['col2'] = df['col2'].astype('float64')
print '-----------'
print df.dtypes

pandas和pyspark的dataframe互转

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from pyspark import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
# pyspark dataframe转pandas dataframe
conf = SparkConf()
conf.set("spark.yarn.queue", "root") \
    .set("spark.app.name", "lbs_coordinate")
spark = SparkSession.builder.config(conf=conf).enableHiveSupport().getOrCreate()
pyspark_df = spark.sql("select * from tmp.test_table")
pandas_pd=pyspark_df.toPandas()
# pandas dataframe转pyspark dataframe
pandas_df = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':'1'}, {'col1':'b', 'col2':'2'}])
pyspark_df = spark.createDataFrame(pandas_df)

from pyspark .sql import Spark Session from pyspark .sql import Row from pyspark .sql.types import * from pyspark .sql.functio... 简单自编码器实现 在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时，很多时候都是与Numpy数据打招呼，例如我们csv或者照片数据等。 但是我们都知道，TensorFlow训练时都是使用Tensor来存储变量的，并且网络输出的结果也是Tensor。 一般情况下我们不会感受到Numpy与Tensor之间的区别，因为TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理。 但是在输出网络时，输出的结果仍为Tensor，当我们要用这些结果去执行只能由Numpy数据来执行的操作时就会出现莫名其 DataFrame 中的ArrayType 类型 可以接受List、Tuple，但无法接受Numpy中的array。所以 DataFrame 并不会根据需要改变变量的结构，同一个列的数据的 类型 必须一致。 Pyspark 版本:V3.2.1。 因为 Spark DataFrame 是基于RDD创建的，所以 DataFrame 的操作也可以分为两种 类型 ：转化操作和行动操作。转化操作可以将 Spark DataFrame 转化为新的 DataFrame ，而不改变原有数据。转化操作都是惰性的，不会立即计算出来。而行动操作会触发所有转化操作的实际求值。...... values = pandas _df.values.tolist() columns = pandas _df.columns.tolist() spark _df = spark .create DataFrame (values, columns) # spark 转pand... 简介 DataFrame 结构代表的是数据的一个不可变分布式集合，其数据都被组织到有名字的列中，就像关系型数据库中的表一样。 DataFrame 的目的就是要让对大型数据集的处理变得更简单，它让开发者可以为分布式的数据集指定一个模式，进行更高层次的抽象。本文将着重介绍 PySpark 中 DataFrame 的各种创建方式，以及与RDD、 Pandas 之间的转换。 DataFrame 的创建1. 从RDD中创建为了从... 1. 从 PySpark DataFrame 创建 Pandas 在 Spark 上完成转换后，您可以使用to Pandas ()方法轻松地将其转换回 Pandas 。 #Convert PySpark to Pandas pandas DF = pyspark DF.to Pandas () 注意： to Pandas ()方法是将数据收集到 Spark Driver 内存中的操作，因此在处理大型数据集时必须非常小心。如果收集的数据不适合 Spark Driver 内存，您将收到 OutOfMemoryExceptio pySpark 中将数据to Pandas ()，但是to Pandas （）也会运行慢 运行内存不足等问题。 在网上找到一种方法，比自带的to Pandas ()更快捷。 import pandas as pd def _map_to_ pandas (rdds): """ Needs to be here due to pickling issues """ return [pd. DataFrame (list(rdds))] def to_ Pandas (df, n_partitions=None): needConversion() 此 类型 是否需要在 Python 对象和内部SQL对象之间进行转换。 这用于避免对ArrayType / MapType / StructType进行不必要的转换。 simpleString() toInternal() 将 Python 对象转换成SQL 1. spark DataFrame 的 类型 为 pyspark .sql. dataframe . DataFrame ，通过df.to Pandas ()即可转换为 pandas 中的 dataFrame 类型 。2.对于 pandas 中的 DataFrame ，想要转换为 spark 类型 的，使用sqlContext = SQLContext（ Spark Context（））， spark Context= sqlContext.creat... pyspark .sql. dataframe . DataFrame 有自带的函数,.to Pandas (); 下面是别人写的,但是.collect()那里会报错,用自带的to Pandas ()会报: Total size of serialized results of 14 tasks (1060.1 MB) is bigger than spark .driver.maxResultSize (1024....