在Pyspark中创建您的第一个数据帧

>在PySpark

中创建您的第一个数据帧>在Pyspark（Spark的核心数据结构）中创建一个数据框，是任何数据处理任务的基础步骤。 根据您的数据源，有几种方法可以实现这一目标。 最简单，最常见的方法是使用spark.read.csv()方法，我们将在稍后详细探讨。 但是，在研究细节之前，让我们建立我们的火花环境。 您需要安装Pyspark。 如果不是，则可以使用pip install pyspark安装它。 然后，您需要初始化火花，这是火花功能的切入点。这通常如下所示：

from pyspark.sql import SparkSession

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

这会创建一个名为spark的Sparksession对象。我们将在整个示例中使用此对象。请记住在使用spark.stop()完成时停止会话。现在，我们已经准备好创建第一个数据框。

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>从pyspark

>从CSV文件中读取数据的CSV文件创建数据帧是一种在Pyspark中创建数据帧的普遍方法。 spark.read.csv()>功能在处理各种CSV特性方面具有灵活性。 假设您在工作目录中使用以下结构中有一个名为data.csv的CSV文件：

Name,Age,City
Alice,25,New York
Bob,30,London
Charlie,28,Paris

>您可以从此CSV文件中创建一个数据框：

>

from pyspark.sql import SparkSession

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

df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

df.show()
spark.stop()

header=True inferSchema=True表明，第一个行包含柱标头，并指示StructType指示自动推出数据类型。 如果未指定这些选项，Spark将假定第一行是数据，并且将为所有列分配默认数据类型（通常是字符串）。 您可以使用

>对象明确定义模式以进行更多控制，这对复杂或大型数据集特别有益。

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>在PySpark

中创建dataFrame的不同方法，除了从CSV文件中阅读，PySpark还提供了用于数据frame Freamion： frame： 的多个Avenues。从列表或元组的列表中

• >：您可以直接从Python列表或元组创建数据框。 每个内部列表/元组代表一行，第一个内部列表/元组定义了列名。 dataframe。

from pyspark.sql import SparkSession

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

>

>

Name,Age,City
Alice,25,New York
Bob,30,London
Charlie,28,Paris

>从JSON文件：

类似于CSV，您可以使用
• 从JSON文件中读取数据。 这对于半结构化数据特别有用。从镶木quet文件中读取通常比CSV快得多。 对此使用>。spark.read.json()
• 来自其他数据源：spark支持广泛的数据源，包括数据库（通过JDBC/ODBC），AVRO，ORC等。 spark.read.parquet()>对象提供了访问这些来源的方法。
• spark.read
在PySpark

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中创建数据帧时，可以避免避免，在创建dataframes：

• spark.read.option("maxRecordsPerFile",10000).csv(...) schema schema neferce essemence：
• schema nistry问题： incemers creserme conmem and scheme conmemal conmemal conmemal conmemal conmema and conmemal conmemal可能会出现几个常见问题。明确定义架构通常更安全，特别是对于具有不同数据类型的大型数据集。header=True
• > 直接将极大的文件读取到dataframe中可能会使驱动程序节点的内存不堪重负。 考虑对数据进行分区或使用其他技术（例如
>）来限制每个文件读取的记录数量。
>错误的标头处理：

忘记忘记在使用标头读取CSV文件的CSV文件时，会导致数据和列名称不平衡。 加工。 在创建数据框架以解决此问题之前，数据清洁和预处理至关重要。

内存管理： pyspark的分布式性质可以掩盖内存问题。密切监视内存使用量，尤其是在DataFrame创建期间，以防止存储外错误。>请记住，请记住在创建数据帧之前始终清洁和验证数据以确保准确有效的数据处理。 根据您的数据源和大小选择适当的数据框架创建方法是优化性能的关键。

以上是在Pyspark中创建您的第一个数据帧的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！