Përmbajtje:

Si mund të krijoj një PySpark DataFrame nga një listë?
Si mund të krijoj një PySpark DataFrame nga një listë?

Video: Si mund të krijoj një PySpark DataFrame nga një listë?

Video: Si mund të krijoj një PySpark DataFrame nga një listë?
Video: Data Science with Python! Analyzing File Types from Avro to Stata 2024, Prill
Anonim

Unë jam duke ndjekur këto hapa për krijimin e një DataFrame nga lista e tuples:

  1. Krijo a listë prej tupash. Çdo tufë përmban emrin e një personi me moshën.
  2. Krijo një RDD nga listë sipër.
  3. Konverto çdo tufë në një rresht.
  4. Krijo a Korniza e të Dhënave duke aplikuar createDataFrame në RDD me ndihmën e sqlContext.

Duke pasur parasysh këtë, si ta konvertoni një DataFrame në një listë në Python?

  1. Hapi 1: Konvertoni kornizën e të dhënave në një grup të ndërlidhur Numpy duke përdorur DataFrame.to_numpy() d.m.th.
  2. Hapi 2: Konvertoni grupin 2D Numpy në një listë me lista.
  3. Hapi 1: Transpozoni kornizën e të dhënave për të kthyer rreshtat si kolona dhe kolonat si rreshta.
  4. Hapi 2: Konvertoni Dataframe në një grup të ndërlidhur Numpy duke përdorur DataFrame.to_numpy()

Për më tepër, çfarë është Spark DataFrame? A Spark Data Frame është një koleksion i shpërndarë i të dhënave të organizuara në kolona të emërtuara që ofron operacione për të filtruar, grupuar ose llogaritur agregatët dhe mund të përdoret me Shkëndija SQL. Korniza e të Dhënave mund të ndërtohet nga skedarët e të dhënave të strukturuara, RDD-të ekzistuese, tabelat në Hive ose bazat e të dhënave të jashtme.

Dije gjithashtu, çfarë është PySpark SQL?

Spark SQL Eshte nje Shkëndija modul për përpunimin e strukturuar të të dhënave. Ai siguron një abstraksion programimi të quajtur DataFrames dhe mund të veprojë gjithashtu si një i shpërndarë SQL motori i pyetjeve. Ai mundëson që pyetjet e pandryshuara të Hadoop Hive të ekzekutohen deri në 100 herë më shpejt në vendosjet dhe të dhënat ekzistuese.

A janë të pandryshueshme Spark DataFrames?

Në Shkëndija nuk mundesh - Korniza e të Dhënave janë i pandryshueshëm . Ju duhet të përdorni.

Recommended: