14-pyspark的DataFrame使用总结

10-用PySpark建立第一个Spark RDD(PySpark实战笔记系列第一篇)
11-pyspark的RDD的变换与动作算子总结(PySpark实战笔记系列第二篇))
12-pyspark的RDD算子注意事项总结(PySpark实战笔记系列第三篇)
13-pyspark的共享变量用法总结(PySpark实战笔记系列第四篇)
14-pyspark的DataFrame使用总结(PySpark实战笔记系列第五篇)

前言

在Spark中，除了RDD这种数据容器外，另一种一种更容易操作的一个分布式数据容器DataFrame，它更像传统关系型数据库的二维表，除了包括数据自身以外，还包括数据的结构信息（Schema），可以利用类似SQL的语言来进行数据访问。

DataFrame可以从多种数据来源上进行构建，比如结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库或现有RDD。

DataFrame使用总结

DataFrame的构建

方法1：通过列表构建

列表的元素是元组，这个数据结构可以代表一种二维数据。然后利用spark.createDataFrame()方法来构建，示例如下：

import findspark
findspark.init()
#############################################
from pyspark.sql
import SparkSession
spark = SparkSession.builder \.master("local[2]") \.appName("DataFrameDemo") \.getOrCreate();
############################################
a = [('Jack', 32),('Smith', 33)]
df = spark.createDataFrame(a)
#[Row(_1='Jack', _2=32), Row(_1='Smith', _2=33)]
print(df.collect())
df.show()15  
# +-----+---+  
# |   _1| _2|
# +-----+---+
# | Jack| 32|
# |Smith| 33|
# +-----+---+# 指定列名
df2 = spark.createDataFrame(a, ['name', 'age'])
#[Row(name='Jack', age=32), Row(name='Smith', age=33)]
print(df2.collect())
df2.show()
# +-----+---+
# | name|age|
# +-----+---+
# | Jack| 32|
# |Smith| 33|3
# +-----+---+

方法2：通过Row对象构建

到DataFrame对象是由Row这个数据结构构成的，因此也可以**用Row，然后利用spark.createDataFrame() 方法 **来创建DataFrame对象。示例如下：

# 通用的开头
# ......
#################################################
from pyspark.sql import Row a = [('Jk', 32),('Sm', 33)]
rdd = sc.parallelize(a) 
# 创建包含列名的Row
RMes= Row('name', 'age') 
# rdd对象的元素进行映射，转换成一个RMes对象，并返回一个新RDD对象
rmes = rdd.map(lambda r: RMes(*r))
df = spark.createDataFrame(rmes)
# [Row(name='Jk', age=32), Row(name='Sm', age=33)]
print(df.collect())
df.show()
# +-----+---+
# | name|age|
# +-----+---+
# | Jk  | 32|
# |Sm   | 33|
# +-----+---+

方法3：通过表Schema构建

上述两个方法都没能给定每个字段的类型，比如列名name是字符串类型，而列名age是数值类型。而通过用StructType方法创建了一个表Schema则可以实现，类似定义数据库中的表结构。再利用spark.createDataFrame()方法来创建DataFrame对象。示例如下：

# 通用的开头
# ......
#################################################
from pyspark.sql.types import *a = [('Jk', 32),('Sm', 33)]
rdd = sc.parallelize(a)
# 用StructType方法创建了一个表Schema
schema = StructType([StructField("name", StringType(), True),StructField("age", IntegerType(), True)])
# 创建DataFrame
df = spark.createDataFrame(rdd, schema)
# Row(name='Jk', age=32), Row(name='Sm', age=33)]
print(df.collect())
df.show()
# +-----+---+
# | name|age|
# +-----+---+
# | Jk  | 32|
# |Sm   | 33|
# +-----+---+
df.printSchema()
# root
#  |-- name: string (nullable = true)
#  |-- age: integer (nullable = true)

方法4：rdd结合字符串构建

借助StructType方法可以创建类型化的DataFrame对象，但是操作起来有点繁琐。下面示例一个简单一点的方法，同样可以创建具备字段类型的DataFrame对象。

# 通用的开头
# ......
#################################################
a = [('Jk', 32),('Sm', 33)]
rdd = sc.parallelize(a)
# 创建DataFrame:使用一个字符串对表结构中的字段类型进行定义
df = spark.createDataFrame(rdd, "name:string, age:int")
# Row(name='Jk', age=32), Row(name='Sm', age=33)]
print(df.collect())
df.show()
# +-----+---+
# | name|age|
# +-----+---+
# | Jk  | 32|
# |Sm   | 33|
# +-----+---+
df.printSchema()
# root
#  |-- name: string (nullable = true)
#  |-- age: integer (nullable = true)

DataFrame的方法

方法名	使用形式	参数说明	作用	示例
show	df.show()		用表格的方式对数据进行打印
printSchema	df.printSchema()		打印df对象的Schema结构定义
createOrReplaceTempView	df.createOrReplaceTempView(viewName)	viewName：string，指定创建的表名	将DataFrame映射为一个数据库表
select	df.select(colNames)	colNames:string,需要读取的列名称	读取指定列的信息
selectExpr	df.selectExpr(*colMes)		对列进行计算
agg	df.agg(dictMes)	dictMes:dict,其中key为列名，value为聚合的函数名	对DataFrame的指定列按照指定的方式进行聚合
describe	df.describe(listMes)	listMes:默认None,描述统计的列名称	对指定字段进行描述统计
summary	df.summary()		给出DataFrame对象的概览统计结果
filter	df.filter(filterCondtion)	filterCondtion:指定的过滤条件逻辑关系式	对数据进行过滤
join	df.join(otherDF,join_key,how=“inner”)	第三个参数默认为inner,其他选项为：inner,cross,outer,full,full_outer,left,left_outer,right,right_outer,left_semi,left_anti	多个DataFrame进行关联
distinct	df.distinct()		对DataFrame对象中的数据进行去重操作
drop	df.drop(*col_names)	col_names:需要删除的列名称	删除某些不需要的数据列信息（从列上移除）
exceptAll	df.exceptAll(otherDF)		从一个DataFrame的数据中移除掉另外一个DataFrame中的数据（从行上移除）
intersectAll	df.intersectAll(otherDF)		求两个DataFrame的交集	df1.intersectAll(df2).sort(“C1”,“C2”).show()
na.fill	df.na.fill(dictMes)	dictMes:dict，指定列空值的替换方式	对空值进行替换操作
toJSON	df.toJSON()		将DataFrame转成JSON格式
withColumn	df.withColumn(colName,df)		增加计算列
withColumnRenamed	df.withColumnRenamed(old,new)		修改列名	同上
write.csv	df.write.csv(csvfilepath,mode)	df.write.csv函数给定的参数是数据存储的路径，而不是文件名。	将DataFrame数据以csv格式进行存储