如何采样() PySpark DataFrame的确切行数，而不是分数

在PySpark中，要获取DataFrame的确切行数而不是分数，可以使用以下方法：

1. 使用count()函数：count()函数可返回DataFrame中的确切行数。示例代码如下：

row_count = df.count()
print("DataFrame的确切行数：", row_count)

1. 使用toPandas()方法：将DataFrame转换为Pandas DataFrame，然后使用Pandas中的shape属性获取行数。示例代码如下：

pandas_df = df.toPandas()
row_count = pandas_df.shape[0]
print("DataFrame的确切行数：", row_count)

1. 使用collect()方法：使用collect()方法将DataFrame转换为RDD，然后使用RDD的count()函数获取行数。示例代码如下：

rdd = df.rdd
row_count = rdd.count()
print("DataFrame的确切行数：", row_count)

这些方法可以帮助您获取DataFrame的确切行数，可以根据具体的场景选择适合的方法。在腾讯云的云计算服务中，您可以使用TencentDB for PostgreSQL、TencentDB for MySQL等数据库产品来存储和管理数据。您可以根据具体的需求选择适合的产品，并参考腾讯云文档了解更多相关信息和产品介绍：

• TencentDB for PostgreSQL
• TencentDB for MySQL