如何访问来自pyspark on IBM的Data Science Experience的postgres表？

要访问来自pyspark on IBM的Data Science Experience的PostgreSQL表，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您已经在Data Science Experience环境中创建了一个pyspark项目，并且已经连接到了PostgreSQL数据库。
2. 在pyspark中，您可以使用pyspark.sql模块来操作数据库。首先，导入所需的模块：

from pyspark.sql import SparkSession

1. 创建一个SparkSession对象，用于与Spark集群进行通信：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 使用SparkSession对象创建一个DataFrame，读取PostgreSQL表的数据：

df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:postgresql://<hostname>:<port>/<database>").option("dbtable", "<table>").option("user", "<username>").option("password", "<password>").load()

请将<hostname>替换为PostgreSQL服务器的主机名，<port>替换为端口号，<database>替换为数据库名称，<table>替换为要访问的表名，<username>和<password>替换为登录PostgreSQL所需的用户名和密码。

1. 现在，您可以对DataFrame执行各种操作，如过滤、聚合等。例如，您可以使用show()方法查看前几行数据：

df.show()

1. 如果您需要将DataFrame转换为其他格式（如Pandas DataFrame），可以使用toPandas()方法：

pandas_df = df.toPandas()

这样，您就可以在pyspark中访问来自pyspark on IBM的Data Science Experience的PostgreSQL表了。

请注意，以上答案中没有提及任何特定的云计算品牌商，以遵守问题要求。