如何将pyspark数据帧拆分成多个记录数相等的数据帧

在PySpark中，可以使用repartition方法将数据帧拆分成多个记录数相等的数据帧。repartition方法可以根据指定的列或分区数将数据重新分区，并返回一个新的数据帧。

以下是将pyspark数据帧拆分成多个记录数相等的数据帧的步骤：

1. 导入必要的模块和类：

from pyspark.sql import SparkSession

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 加载数据集并创建数据帧：

df = spark.read.csv("path/to/dataset.csv", header=True, inferSchema=True)

1. 使用repartition方法将数据帧拆分成多个记录数相等的数据帧：

num_partitions = 4  # 指定分区数
df_repartitioned = df.repartition(num_partitions)

在上述代码中，我们将数据帧df使用repartition方法重新分区为4个分区，即将数据拆分成4个记录数相等的数据帧。

值得注意的是，repartition方法会进行数据的洗牌操作，因此可能会导致数据的重新排序。如果要保持数据的原始顺序，可以使用coalesce方法代替repartition方法，但是coalesce方法只能减少分区数，不能增加分区数。

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请注意，以上答案仅供参考，具体实现方式可能因环境和需求而异。