如何在PySpark中随机生成/拆分数据

在PySpark中，可以使用randomSplit()方法来随机生成或拆分数据集。

randomSplit()方法接受一个浮点数列表作为参数，表示数据集被拆分成多个部分的比例。例如，如果传入[0.7, 0.3]，则数据集将被拆分成70%和30%两部分。

以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 读取数据集
data = spark.read.csv('data.csv', header=True, inferSchema=True)

# 随机拆分数据集
train_data, test_data = data.randomSplit([0.7, 0.3], seed=42)

# 打印拆分后的数据集大小
print("训练集大小:", train_data.count())
print("测试集大小:", test_data.count())

在上述代码中，首先创建了一个SparkSession对象。然后使用read.csv()方法读取数据集，其中header=True表示第一行是列名，inferSchema=True表示自动推断列的数据类型。

接下来，使用randomSplit()方法将数据集拆分成训练集和测试集，比例为70%和30%。可以根据实际需求调整比例。

最后，通过count()方法获取拆分后的训练集和测试集的大小，并打印出来。

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