Pyspark下操作dataframe方法(2)

文章目录

Pyspark dataframe
- count 统计数量
- createGlobalTempView 创建全局视图表
- createOrReplaceGlobalTempView 创建全局视图表
- createTempView 创建临时视图
- createOrReplaceTempView 创建临时视图
- crossJoin 返回笛卡尔积
- cube 维度统计
- describe 统计列的基本信息
- distinct 去重
- drop 删除列
- dropDuplicates 去重
- dropna 删除null值
- dtypes 查看列类型
- exceptall 剔除交集数据
- explan 查看执行计划
- fillna 填充null值
- filter 过滤
- first 获取第一条数据的row对象

spark_dataframe_1">Pyspark dataframe

from spark>pyspark.sql import  SparkSession,Row
from spark>pyspark.sql.types import *def init_spark():spark  = SparkSession.builder.appName('LDSX_TEST_DATAFrame') \.config('hive.metastore.uris', 'thrift://hadoop01:9083') \.config('spark.master', "local[2]") \.enableHiveSupport().getOrCreate()return spark
spark = init_spark()# 设置字段类型
schema = StructType([StructField("name", StringType(), True),StructField("age", StringType(), True),StructField("id", StringType(), True),StructField("gender", StringType(), True),
])

count 统计数量

返回dataframe中row的数量

 name|age| id|gender|
+-----+---+---+------+
| ldsx| 12|  1|    男|
|test1| 20|  1|    女|
|test2| 26|  1|    男|
|test3| 19|  1|    女|
|test4| 51|  1|    女|
|test5| 13|  1|    男|
+-----+---+---+------+
root|-- name: string (nullable = true)|-- age: string (nullable = true)|-- id: string (nullable = true)|-- gender: string (nullable = true)
PyDev console: starting.
data.count()
6

createGlobalTempView 创建全局视图表

创建的临时表名已存在报错，查询需要使用global_temp

data.createGlobalTempView('ldsx')
# 临时表名存在后重复设置报错
data.createGlobalTempView('ldsx')
Traceback (most recent call last):
spark>pyspark.errors.exceptions.captured.AnalysisException: [TEMP_TABLE_OR_VIEW_ALREADY_EXISTS] Cannot create the temporary view `ldsx` because it already exists.
Choose a different name, drop or replace the existing view,  or add the IF NOT EXISTS clause to tolerate pre-existing views.
#查询时需要使用global_temp
spark.sql('select * from global_temp.ldsx').show()
+-----+---+---+------+
| name|age| id|gender|
+-----+---+---+------+
| ldsx| 12|  1|    男|
|test1| 20|  1|    女|
|test2| 26|  1|    男|
|test3| 19|  1|    女|
|test4| 51|  1|    女|
|test5| 13|  1|    男|
+-----+---+---+------+

createOrReplaceGlobalTempView 创建全局视图表

创建的全局临时视图名已经存在的，将会进行替换操作不会报错

data.show()
+-----+---+---+------+
| name|age| id|gender|
+-----+---+---+------+
| ldsx| 12|  1|    男|
|test1| 20|  1|    女|
|test2| 26|  1|    男|
|test3| 19|  1|    女|
|test4| 51|  1|    女|
|test5| 13|  1|    男|
+-----+---+---+------+
# 使用dataframe创建全局视图ldsx
data.createOrReplaceGlobalTempView('ldsx')
# 使用新的dataframe创建全局视图ldsx
spark.createDataFrame([(1,2,3)],['a','b','c']).createOrReplaceGlobalTempView('ldsx')
# 结果显示最新的dataframe内容
spark.sql('select * from global_temp.ldsx').show()
+---+---+---+
|  a|  b|  c|
+---+---+---+
|  1|  2|  3|
+---+---+---+

createTempView 创建临时视图

创建的临时表名已存在会报错，sql不需要使用全局域搜索

data.createTempView('ldsx_1')
spark.sql('select * from ldsx_1').show()
+-----+---+---+------+
| name|age| id|gender|
+-----+---+---+------+
| ldsx| 12|  1|    男|
|test1| 20|  1|    女|
|test2| 26|  1|    男|
|test3| 19|  1|    女|
|test4| 51|  1|    女|
|test5| 13|  1|    男|
+-----+---+---+------+

createOrReplaceTempView 创建临时视图

创建临时视图名已经存在的，将会进行替换操作不会报错

data.createOrReplaceTempView('ldsx_1')
data.createOrReplaceTempView('ldsx_1')

crossJoin 返回笛卡尔积

df.show()
+---+-----+
|age| name|
+---+-----+
| 14|  Tom|
| 23|Alice|
| 16|  Bob|
+---+-----+
df2.show()
+------+----+
|height|name|
+------+----+
|    80| Tom|
|    85| Bob|
+------+----+
df.crossJoin(df2).show()
+---+-----+------+----+
|age| name|height|name|
+---+-----+------+----+
| 14|  Tom|    80| Tom|
| 14|  Tom|    85| Bob|
| 23|Alice|    80| Tom|
| 16|  Bob|    80| Tom|
| 23|Alice|    85| Bob|
| 16|  Bob|    85| Bob|
+---+-----+------+----+

cube 维度统计

选中两列的唯一值，分别作为横纵坐标统计出现次数。

df = spark.createDataFrame([(1, 11), (1, 11), (3, 10), (4, 8), (4, 8)], ["c1", "c2"])
df.show()
+---+---+
| c1| c2|
+---+---+
|  1| 11|
|  1| 11|
|  3| 10|
|  4|  8|
|  4|  8|
+---+---+
df.crosstab("c1", "c2").show()
# 3 跟 10组合数量，3 跟11组合数量为 0 ，3跟8组合数量为0 以此类推
+-----+---+---+---+
|c1_c2| 10| 11|  8|
+-----+---+---+---+
|    3|  1|  0|  0|
|    1|  0|  2|  0|
|    4|  0|  0|  2|
+-----+---+---+---+

describe 统计列的基本信息

返回数量，平均值，标准方差，最小值，最大值（字符串也可统计）。

df = spark.createDataFrame([("Bob", 13, 40.3, 150.5), ("Alice", 12, 37.8, 142.3), ("Tom", 11, 44.1, 142.2)],["name", "age", "weight", "height"]
)
df.show()
+-----+---+------+------+
| name|age|weight|height|
+-----+---+------+------+
|  Bob| 13|  40.3| 150.5|
|Alice| 12|  37.8| 142.3|
|  Tom| 11|  44.1| 142.2|
+-----+---+------+------+
df.describe(['age']).show()
+-------+----+
|summary| age|
+-------+----+
|  count|   3|
|   mean|12.0|
| stddev| 1.0|
|    min|  11|
|    max|  13|
+-------+----+
df.describe(['name']).show()
+-------+-----+
|summary| name|
+-------+-----+
|  count|    3|
|   mean| null|
| stddev| null|
|    min|Alice|
|    max|  Tom|
+-------+-----+

distinct 去重

去重完全重复数据返回dataframe

df.show()
+---+------+
|age|  name|
+---+------+
| 14|   Tom|
| 23| Alice|
| 23| Alice|
| 23|Alice1|
+---+------+
df.distinct().show()
+---+------+
|age|  name|
+---+------+
| 14|   Tom|
| 23| Alice|
| 23|Alice1|
+---+------+

drop 删除列

df.show()
+-----+---+------+------+
| name|age|weight|height|
+-----+---+------+------+
|  Bob| 13|  40.3| 150.5|
|Alice| 12|  37.8| 142.3|
|  Tom| 11|  44.1| 142.2|
+-----+---+------+------+
df.drop('name').show()
+---+------+------+
|age|weight|height|
+---+------+------+
| 13|  40.3| 150.5|
| 12|  37.8| 142.3|
| 11|  44.1| 142.2|
+---+------+------+
df.drop(*['name','age']).show()
+------+------+
|weight|height|
+------+------+
|  40.3| 150.5|
|  37.8| 142.3|
|  44.1| 142.2|
+------+------+

dropDuplicates 去重

drop_duplicates 别名效果一样

from spark>pyspark.sql import Row
df = spark.createDataFrame([Row(name='Alice', age=5, height=80),Row(name='Alice', age=5, height=80),Row(name='Alice', age=10, height=80)
])
df.show()
+-----+---+------+
| name|age|height|
+-----+---+------+
|Alice|  5|    80|
|Alice|  5|    80|
|Alice| 10|    80|
+-----+---+------+
df.dropDuplicates().show()
+-----+---+------+
| name|age|height|
+-----+---+------+
|Alice|  5|    80|
|Alice| 10|    80|
+-----+---+------+
df.dropDuplicates(['name']).show()
+-----+---+------+
| name|age|height|
+-----+---+------+
|Alice|  5|    80|
+-----+---+------+

dropna 删除null值

dropna() 参数可选项 all，全部为空的行，any只要存在null行就删掉，默认为any

df.show()
+----+------+-----+
| age|height| name|
+----+------+-----+
|  10|    80|Alice|
|   5|  null|  Bob|
|null|  null|  Tom|
|null|  null| null|
+----+------+-----+
df.na.drop().show()
+---+------+-----+
|age|height| name|
+---+------+-----+
| 10|    80|Alice|
+---+------+-----+
df.dropna().show()
+---+------+-----+
|age|height| name|
+---+------+-----+
| 10|    80|Alice|
+---+------+-----+
df.dropna('all').show()
+----+------+-----+
| age|height| name|
+----+------+-----+
|  10|    80|Alice|
|   5|  null|  Bob|
|null|  null|  Tom|
+----+------+-----+

dtypes 查看列类型

df.dtypes
[('age', 'bigint'), ('height', 'bigint'), ('name', 'string')]

exceptall 剔除交集数据

返回一个新的DataFrame，其中包含此DataFrame中的行，但不包含在另一个DataFrame中，同时保留重复项。

df1，df2，就是df1剔除（df1与df2交集）。有几个剔除几个重复项保留

df1 = spark.createDataFrame([("a", 1), ("a", 1), ("a", 1), ("a", 2), ("b",  3), ("c", 4)], ["C1", "C2"])
df2 = spark.createDataFrame([("a", 1), ("b", 3)], ["C1", "C2"])
df1.show()
+---+---+
| C1| C2|
+---+---+
|  a|  1|
|  a|  1|
|  a|  1|
|  a|  2|
|  b|  3|
|  c|  4|
+---+---+
df2.show()
+---+---+
| C1| C2|
+---+---+
|  a|  1|
|  b|  3|
+---+---+
df1.exceptAll(df2).show()
+---+---+
| C1| C2|
+---+---+
|  a|  1|
|  a|  1|
|  a|  2|
|  c|  4|
+---+---+

explan 查看执行计划

不加参数（逻辑和物理）计划展示。

可选参数，指定计划的预期输出格式。
simple：只打印一份实物计划。
extended：打印逻辑和物理计划。
codegen：打印物理计划和生成的代码（如果可用）。
codegen：打印逻辑计划和统计数据（如果可用）。
formatted：将解释输出分为两部分：物理计划大纲和节点详细信息。

df1.explain()
== Physical Plan ==
*(1) Scan ExistingRDD[C1#1146,C2#1147L]

fillna 填充null值

fillna() 别名 na.fill() ，如果列的类型不符合填充的类型，则这列不填补

df.show()
+----+------+-----+----+
| age|height| name|bool|
+----+------+-----+----+
|  10|  80.5|Alice|null|
|   5|  null|  Bob|null|
|null|  null|  Tom|null|
|null|  null| null|true|
+----+------+-----+----+df.na.fill(100).show()
+---+------+-----+----+
|age|height| name|bool|
+---+------+-----+----+
| 10|  80.5|Alice|null|
|  5| 100.0|  Bob|null|
|100| 100.0|  Tom|null|
|100| 100.0| null|true|
+---+------+-----+----+
# 针对填充
df.na.fill({'age': 50, 'name': 'ldsx','bool':'false','height':100}).show()
+---+------+-----+-----+
|age|height| name| bool|
+---+------+-----+-----+
| 10|  80.5|Alice|false|
|  5| 100.0|  Bob|false|
| 50| 100.0|  Tom|false|
| 50| 100.0| ldsx| true|
+---+------+-----+-----+

filter 过滤

使用sql表达式可以把filter换成where

f = spark.createDataFrame([(2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=["age", "name"])
df.show()
+---+-----+
|age| name|
+---+-----+
|  2|Alice|
|  5|  Bob|
+---+-----+
df.filter(df.age>=5).show()
+---+----+
|age|name|
+---+----+
|  5| Bob|
+---+----+