dataframe pyspark 插入 pyspark处理dataframe

1 创建dataframe

1.1 读取文件创建

from pyspark.sql import SparkSession #sparkSession为同统一入口

#创建spakr对象
spark = SparkSession\
    .builder\
    .appName('readfile')\
    .getOrCreate()

# 1.读取csv文件
# 1.读取csv文件
logFilePath = 'births_train.csv'
log_df = spark.read.csv(logFilePath, 
                        encoding='utf-8', 
                        header=True, 
                        inferSchema=True,
                        sep=',')

logFilePath:这是我自定义的一个参数,为文件路径
encoding:文件编码格式,默认为utf-8
header:是否将文件第一行作为表头,True即将文件第一行作为表头
inferSchema:是否自动推断列类型
sep:列分割符

log_df.show()

展示结果如下图

1.2 手动创建

这种方式一般为测试的时候用,适用于数据量很小的时候

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("FirstApp").getOrCreate()

employees = [(1, "John", 25), (2, "Ray", 35), (3,"Mike", 24), (4, "Jane", 28), (5, "Kevin", 26), 
             (6, "Vincent", 35), (7,"James", 38), (8, "Shane", 32), (9, "Larry", 29), (10, "Kimberly", 29),
             (11, "Alex", 28), (12, "Garry", 25), (13, "Max",31)]
employees=spark.createDataFrame(employees, schema=["emp_id","name","age"])

这里创建了三列
employees为数据内容,schema为表头,这种方式比较简单,类型为spark推断类型

可能有的同学会见到如下表头的创建方式,类型可以自己指定

from pyspark.sql import SparkSession #sparkSession为同统一入口
from pyspark.sql.types import *

#创建spakr对象
spark = SparkSession\
    .builder\
    .appName('readfile')\
    .getOrCreate()

employees = [(1, "John", 25), (2, "Ray", 35), (3,"Mike", 24), (4, "Jane", 28), (5, "Kevin", 26), 
             (6, "Vincent", 35), (7,"James", 38), (8, "Shane", 32), (9, "Larry", 29), (10, "Kimberly", 29),
             (11, "Alex", 28), (12, "Garry", 25), (13, "Max",31)]
schema = StructType([StructField('emp_id',IntegerType(),True),
                    StructField('name',StringType(),True),
                    StructField('age',IntegerType(),True)])
df = spark.createDataFrame(employees,schema=schema)

StructType:即指定一个列类型的对象,里面包含列类型数组
StructField:指定每一个列,第一个参数为列名,第二个参数为列数据类型,从pyspark.sql.types里的数据类型引入
第三个参数为是否可以为空

1.3 从RDD创建

从rdd创建可以有如下两种方式:

from pyspark.sql import SparkSession #sparkSession为同统一入口
from pyspark.sql.types import *

#创建spakr对象
spark = SparkSession\
    .builder\
    .appName('byRdd')\
    .getOrCreate()

# 1 第一种方式利用指定列类型来创建
create_rdd = spark.sparkContext.parallelize([
    (1, "John", 25),
    (2, "Ray", 35),
    (3,"Mike", 24),
])

schema = StructType([StructField('emp_id',IntegerType(),True),
                    StructField('name',StringType(),True),
                    StructField('age',IntegerType(),True)])

df_rdd = spark.createDataFrame(create_rdd,schema)
df_rdd.show()

# 2 通过rdd转dataframe来创建(这种方式不建议采用,类型推断很容易出错)
create_rdd = spark.sparkContext.parallelize([
    (1, "John", 25),
    (2, "Ray", 35),
    (3,"Mike", 24),
])
df_rdd = create_rdd.toDF()
df_rdd.show()

2.dataframe操作

2.1 阅读数据操作

# 返回df的列名与数据类型
df.dtypes

# 显示前20行df的内容
df.show()

# 返回前n行内容
df.head(2)

# 返回第一行数据
df.first()

# 返回df的列名
df.columns

# 返回df的行数
df.count()

# 返回df的schema
df.printSchema()

 

# 显示汇总统计数据
df.describe().show()

count:统计数量
mean:均值
stddev:标准差
min:最小值
max:最大值

2.2 过滤数据操作

1. 单条件过滤

# filter过滤,用df['列名']或者df.列名均可
df1 = df.filter(df['name'] == 'John')
df2 = df.filter(df.name == 'John')
df1.show()
df2.show()

2 .多条件过滤

df3 = df.filter((df.name == 'John') | (df.name == 'Ray'))
df4 = df.filter((df.name == 'John') & (df.age == 25))

df3.show()
df4.show()

注意每一个条件用括号括起来,要不然你会收获这样的错误 -_-

 

2.3 查询数据操作

1. 查询几列数据生成一个新的dataframe

df5 = df.select('emp_id','name')
df5.show()

 

2.带where条件查询

df6 = df.select('name').where((df.name == 'John') | (df.name == 'Ray'))
df6.show()

3.带when条件查询

from pyspark.sql import functions as F
#注意导入pyspark.sql的functions
df7 = df.select('name',F.when(df.age > 30,'壮年').otherwise('青年'))
df7.show()

4.模糊查询操作

df8 = df.select('name').where("name like 'M%'")
df9 = df.filter("name like 'M%'")
df8.show()
df9.show()

5.between操作

df10 = df.select('name','age').where('age between 25 and 30')
df11 = df.filter('age between 25 and 30')
df10.show()
df11.show()

2.4 列操作

1. 修改列名

df12 = df.withColumnRenamed('emp_id','id')
df12.show()

 

1. 一列数据统一操作

df13 = df.withColumn('age',df.age-10)
df13.show()
#这里的df.age-10操作可以支持各种数据类型的原生方法操作
#如:df.age*3,对name列截取字符sub
df14 = df.withColumn('name',df.name.substr(1,2))
d14.show()

 

3.生成新的列

df15 = df.withColumn('newColumn',F.lit('new'))
df15.show()

注意第二个参数必须为col也就是列对象
一般数据一样就用functions里面的lit方法生成一个,lit里可以是数字或字符串
建议采用别的列来生成新列或者用udf方式生成(下面介绍)
4.删除列

#生成一个新列
df15 = df.withColumn('newColumn',F.lit('new'))
#删除列
df16 = df.drop('newColumn')
df15.show()
df16.show()

 

2.5 分组及排序操作

1.分组统计

#根据年龄分组统计个数
# 类似于sql中select count(*) from df groupby age
df18 = df.groupBy('age').count()
df18.show()

2.排序操作

#按照年龄从大到小排序
# ascending:False正序排序,True倒序排序
df19 = df.orderBy(df.age,ascending=False)
df20 = df.sort(df.age,ascending=False)
df19.show()
df20.show()

#先按照年龄排序,年龄相同按照emp_id排序
df21 = df.orderBy([df.age,df.emp_id],ascending=False)
df21.show()

2.6 数据集合并操作

1. union和unionAll(返回两个数据集的并集,列名不同不影响合并)

from pyspark.sql import SparkSession #sparkSession为同统一入口
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import functions as F

#创建spakr对象
spark = SparkSession\
    .builder\
    .appName('byRdd')\
    .getOrCreate()

employees = [(1, "John", 25), (2, "Ray", 35), (3,"Mike", 24), (4, "Jane", 28), (5, "Kevin", 26), 
             (6, "Vincent", 35), (7,"James", 38), (8, "Shane", 32), (9, "Larry", 29), (10, "Kimberly", 29),
             (11, "Alex", 28), (12, "Garry", 25), (13, "Max",31)]

employees1 = [(1, "小明", 15), (2, "小红", 14), (3,"小花", 13)]
schema = StructType([StructField('emp_id',IntegerType(),True),
                    StructField('name',StringType(),True),
                    StructField('age',IntegerType(),True)])

employees2 = [(1, "小明", 15), (2, "小红", 14), (3,"小花", 13),(4, "Jane", 28), (5, "Kevin", 26)]
schema = StructType([StructField('id',IntegerType(),True),
                    StructField('short_name',StringType(),True),
                    StructField('old',IntegerType(),True)])

df = spark.createDataFrame(employees,schema=schema)
col_df = spark.createDataFrame(employees2,schema=schema)

df24 = df.union(col_df)
df25 = df.unionAll(col_df)
df24.show()
df25.show()

2 .Intersect(求两个数据集的交集)

df26 = df.intersect(col_df)
df26.show()

3.minus(求两个数据集的差集)

# df对col_df求差集
df27 = df.subtract(col_df)
df27.show()
# col_df对df求差集
df28 = col_df.subtract(df)
df28.show()

2.7 数据集连接操作

join操作类似于sql中的表连接查询

#第一个参数为连接的dataframe
#第二个参数为连接条件,可以为多个
#第三个参数为连接规则
#支持的连接规则有以下
#'inner', 'outer', 'full', 'fullouter', 'full_outer', 'leftouter', 'left', 
#'left_outer', 'rightouter', 'right', 'right_outer',
#'leftsemi', 'left_semi', 'semi', 'leftanti', 'left_anti', 'anti', 'cross'
df29 = df.join(col_df,[df.emp_id == col_df.id],'left')
df29.show()