如何在pyspark中创建DataFrame？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
pyspark创建DataFrame
为了便于操作，使用pyspark时我们通常将数据转为DataFrame的形式来完成清洗和分析动作。
RDD和DataFrame
在上一篇pyspark基本操作有提到RDD也是spark中的操作的分布式数据对象。
这里简单看一下RDD和DataFrame的类型。
print(type(rdd)) # <class 'pyspark.rdd.RDD'>print(type(df)) # <class 'pyspark.sql.dataframe.DataFrame'>翻阅了一下源码的定义，可以看到他们之间并没有继承关系。
class RDD(object): """ A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable, partitioned collection of elements that can be operated on in parallel. """class DataFrame(object): """A distributed collection of data grouped into named columns. A :class:`DataFrame` is equivalent to a relational table in Spark SQL, and can be created using various functions in :class:`SparkSession`:: ... """RDD是一种弹性分布式数据集，Spark中的基本抽象。表示一种不可变的、分区储存的集合，可以进行并行操作。
DataFrame是一种以列对数据进行分组表达的分布式集合， DataFrame等同于Spark SQL中的关系表。相同点是，他们都是为了支持分布式计算而设计。
但是RDD只是元素的集合，但是DataFrame以列进行分组，类似于MySQL的表或pandas中的DataFrame。
实际工作中，我们用的更多的还是DataFrame。
使用二元组创建DataFrame
尝试第一种情形发现，仅仅传入二元组，结果是没有列名称的。
于是我们尝试第二种，同时传入二元组和列名称。
a = [('Alice', 1)]output = spark.createDataFrame(a).collect()print(output)# [Row(_1='Alice', _2=1)]output = spark.createDataFrame(a, ['name', 'age']).collect()print(output)# [Row(name='Alice', age=1)]这里collect()是按行展示数据表，也可以使用show()对数据表进行展示。
spark.createDataFrame(a).show()# +-----+---+# | _1| _2|# +-----+---+# |Alice| 1|# +-----+---+spark.createDataFrame(a, ['name', 'age']).show()# +-----+---+# | name|age|# +-----+---+# |Alice| 1|# +-----+---+使用键值对创建DataFrame
d = [{'name': 'Alice', 'age': 1}]output = spark.createDataFrame(d).collect()print(output)# [Row(age=1, name='Alice')]使用rdd创建DataFrame
a = [('Alice', 1)]rdd = sc.parallelize(a)output = spark.createDataFrame(rdd).collect()print(output)output = spark.createDataFrame(rdd, ["name", "age"]).collect()print(output)# [Row(_1='Alice', _2=1)]# [Row(name='Alice', age=1)]基于rdd和ROW创建DataFrame
from pyspark.sql import Rowa = [('Alice', 1)]rdd = sc.parallelize(a)Person = Row("name", "age")person = rdd.map(lambda r: Person(*r))output = spark.createDataFrame(person).collect()print(output)# [Row(name='Alice', age=1)]基于rdd和StructType创建DataFrame
from pyspark.sql.types import *a = [('Alice', 1)]rdd = sc.parallelize(a)schema = StructType( [ StructField("name", StringType(), True), StructField("age", IntegerType(), True) ])output = spark.createDataFrame(rdd, schema).collect()print(output)# [Row(name='Alice', age=1)]基于pandas DataFrame创建pyspark DataFrame
df.toPandas()可以把pyspark DataFrame转换为pandas DataFrame。
df = spark.createDataFrame(rdd, ['name', 'age'])print(df) # DataFrame[name: string, age: bigint]print(type(df.toPandas())) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'># 传入pandas DataFrameoutput = spark.createDataFrame(df.toPandas()).collect()print(output)# [Row(name='Alice', age=1)]创建有序的DataFrame
output = spark.range(1, 7, 2).collect()print(output)# [Row(id=1), Row(id=3), Row(id=5)]output = spark.range(3).collect()print(output)# [Row(id=0), Row(id=1), Row(id=2)]通过临时表得到DataFrame
spark.registerDataFrameAsTable(df, "table1")df2 = spark.table("table1")b = df.collect() == df2.collect()print(b)# True配置DataFrame和临时表
创建DataFrame时指定列类型
在createDataFrame中可以指定列类型，只保留满足数据类型的列，如果没有满足的列，会抛出错误。
a = [('Alice', 1)]rdd = sc.parallelize(a)# 指定类型于预期数据对应时，正常创建output = spark.createDataFrame(rdd, "a: string, b: int").collect()print(output) # [Row(a='Alice', b=1)]rdd = rdd.map(lambda row: row[1])print(rdd) # PythonRDD[7] at RDD at PythonRDD.scala:53# 只有int类型对应上，过滤掉其他列。output = spark.createDataFrame(rdd, "int").collect()print(output) # [Row(value=1)]# 没有列能对应上，会抛出错误。output = spark.createDataFrame(rdd, "boolean").collect()# TypeError: field value: BooleanType can not accept object 1 in type <class 'int'>注册DataFrame为临时表
spark.registerDataFrameAsTable(df, "table1")spark.dropTempTable("table1")获取和修改配置
print(spark.getConf("spark.sql.shuffle.partitions")) # 200print(spark.getConf("spark.sql.shuffle.partitions", u"10")) # 10print(spark.setConf("spark.sql.shuffle.partitions", u"50")) # Noneprint(spark.getConf("spark.sql.shuffle.partitions", u"10")) # 50注册自定义函数
spark.registerFunction("stringLengthString", lambda x: len(x))output = spark.sql("SELECT stringLengthString('test')").collect()print(output)# [Row(stringLengthString(test)='4')]spark.registerFunction("stringLengthString", lambda x: len(x), IntegerType())output = spark.sql("SELECT stringLengthString('test')").collect()print(output)# [Row(stringLengthString(test)=4)]spark.udf.register("stringLengthInt", lambda x: len(x), IntegerType())output = spark.sql("SELECT stringLengthInt('test')").collect()print(output)# [Row(stringLengthInt(test)=4)]查看临时表列表
可以查看所有临时表名称和对象。
spark.registerDataFrameAsTable(df, "table1")print(spark.tableNames()) # ['table1']print(spark.tables()) # DataFrame[database: string, tableName: string, isTemporary: boolean]print("table1" in spark.tableNames()) # Trueprint("table1" in spark.tableNames("default")) # Truespark.registerDataFrameAsTable(df, "table1")df2 = spark.tables()df2.filter("tableName = 'table1'").first()print(df2) # DataFrame[database: string, tableName: string, isTemporary: boolean]从其他数据源创建DataFrame
MySQL
前提是需要下载jar包。
Mysql-connector-java.jar
from pyspark import SparkContextfrom pyspark.sql import SQLContextimport pyspark.sql.functions as Fsc = SparkContext("local", appName="mysqltest")sqlContext = SQLContext(sc)df = sqlContext.read.format("jdbc").options( url="jdbc:mysql://localhost:3306/mydata?user=root&password=mysql&" "useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useJDBCCompliantTimezoneShift=true&" "useLegacyDatetimeCode=false&serverTimezone=UTC ", dbtable="detail_data").load()df.show(n=5)sc.stop()看完上述内容是否对您有帮助呢？如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章，请关注编程网行业资讯频道，感谢您对编程网的支持。
