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PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

Row元素的所有列名：** **选择一列或多列：select** **重载的select方法：** **还可以用where按条件选择** --- 1.3 排序 --- --- 1.4 抽样 --- --...+ 1列 还可以用where按条件选择 jdbcDF .where("id = 1 or c1 = 'b'" ).show() — 1.3 排序 — orderBy和sort：按指定字段排序，默认为升序...(参考：王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...= ‘b’” ).show() #####对null或nan数据进行过滤： from pyspark.sql.functions import isnan, isnull df = df.filter...，然后生成多行，这时可以使用explode方法 　　下面代码中，根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中，如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3

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图解大数据 | 综合案例-使用spark分析新冠肺炎疫情数据

（5）统计截止5.19日，美国确诊人数最多的十个州。 对3)的结果DataFrame注册临时表，然后按确诊人数降序排列，并取前10个州。 （6）统计截止5.19日，美国死亡人数最多的十个州。...对3)的结果DataFrame注册临时表，然后按死亡人数降序排列，并取前10个州。 （7）统计截止5.19日，美国确诊人数最少的十个州。...对3)的结果DataFrame注册临时表，然后按确诊人数升序排列，并取前10个州。 （8）统计截止5.19日，美国死亡人数最少的十个州。...对3)的结果DataFrame注册临时表，然后按死亡人数升序排列，并取前10个州。 （9）统计截止5.19日，全美和各州的病死率。...病死率 = 死亡数/确诊数，对3)的结果DataFrame注册临时表，然后按公式计算。 我们下面基于Spark DataFrame和Spark sql进行统计分析。

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    简历项目

    项目一：电商广告推荐系统 离线推荐 对召回结果排序 为每一个用户都进行召回并排序，把排好顺序的结果放到数据库中 如果需要推荐结果的时候，直接到数据库中按照user_id查询，返回推荐结果 优点：结构比较简单...n个类别 # 总的条目数，查看redis中总的条目数是否一致 result.count() 根据用户对品牌偏好打分训练ALS模型 模型存在HDFS上 # 将模型进行存储 model.save("hdfs...”、“女”转化为0和1 OneHotEncoder对特征列数据，进行热编码，通常需结合StringIndexer一起使用 Pipeline让数据按顺序依次被处理，将前一次的处理结果作为下一次的输入...并行化：对目标函数梯度计算的并行化。由于目标函数的梯度向量计算中只需要进行向量间的点乘和相加，可以很容易将每个迭代过程拆分成相互独立的计算步骤，由不同的节点进行独立计算，然后归并计算结果。...C4.5——最大信息增益比=最大信息增益/数据集关于某个特征的取值熵，对取值较多的特征进行惩罚 CART——最大基尼指数，是一颗二叉树，采用二元切割法，每一步将数据按特征A的取值切成两份。

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    pyspark之dataframe操作

    、创建dataframe 3、 选择和切片筛选 4、增加删除列 5、排序 6、处理缺失值 7、分组统计 8、join操作 9、空值判断 10、离群点 11、去重 12、 生成新列 13、行的最大最小值...# 1.列的选择 # 选择一列的几种方式，比较麻烦，不像pandas直接用df['cols']就可以了 # 需要在filter,select等操作符中才能使用 color_df.select('length...方法 #如果a中值为空，就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁，用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first...我们得到一个有缺失值的dataframe，接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作 # 1.删除有缺失值的行 clean_data=final_data.na.drop() clean_data.show...(thresh=2).show() # 4.填充缺失值 # 对所有列用同一个值填充缺失值 df1.na.fill('unknown').show() # 5.不同的列用不同的值填充 df1.na.fill

    10.5K10

    有比Pandas 更好的替代吗?对比Vaex, Dask, PySpark, Modin 和Julia

    但是dask基本上缺少排序选项。那是因为并行排序很特殊。Dask仅提供一种方法，即set_index。按定义索引排序。...我们的想法是使用Dask来完成繁重的工作，然后将缩减后的更小数据集移动到pandas上进行最后的处理。这就引出了第二个警告。必须使用.compute()命令具体化查询结果。...为了展示这些库有多快，我选择了5个操作，并比较了它们的速度。...sorting—对合并数据集进行3次排序（如果库允许） ?...Dask对排序几乎没有支持。甚至官方的指导都说要运行并行计算，然后将计算出的结果（以及更小的结果）传递给Pandas。 即使我尝试计算read_csv结果，Dask在我的测试数据集上也要慢30％左右。

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    Spark编程实验三：Spark SQL编程

    age分组； （6）将数据按name升序排列； （7）取出前3行数据； （8）查询所有记录的name列，并为其取别名为username； （9）查询年龄age的平均值； （10）查询年龄age...(df.age > 30).show() （5）将数据按age分组； >>> df.groupBy("age").count().show() （6）将数据按name升序排列； >>> df.sort(...通过实验掌握了Spark SQL的基本编程方法，SparkSession支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，并且支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表，然后使用...除了使用SQL查询外，还可以使用DataFrame的API进行数据操作和转换。可以使用DataFrame的write方法将数据写入外部存储。...最后，还掌握了RDD到DataFrame的转化方法，并可以利用Spark SQL管理来自不同数据源的数据。

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    Java8 Steam流太难用了？那你可以试试 JDFrame

    T head(); // 获取第一个元素 List head(int n); // 获取前n个元素 T tail();...一中 一年级 11 1 6 生成排名号 按照age降序排序，然后根据当前顺序生成排名号到rank字段 （排名从0开始） 与序号不同的是， 排名是如果值相同认为排名一样。...7 e 三中 二年级 15 5 0 四中 2、分组补充组内缺失的条目 按照学校进行分组， 汇总所有年级allDim....然后与allDim比较补充每个分组内缺失的年级，缺失的年级按照ReplenishFunction生成补充条目 SDFrame.read(studentList).replenish(Student::getSchool...期待JDK一个JVM层面的“pandans” 出现。 还有一些api没有列举出来使用的比较少 主要是对逻辑的封装和语意化，如果还有哪些逻辑和api可以扩展可以在评论区留下你的想法。

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    pandas技巧4

    查看DataFrame对象的前n行 df.tail(n) # 查看DataFrame对象的最后n行 df.shape() # 查看行数和列数 df.info() # 查看索引、数据类型和内存信息 df.columns...col列的值大于0.5的行 df.sort_index().loc[:5] #对前5条数据进行索引排序 df.sort_values(col1) # 按照列col1排序数据，默认升序排列 df.sort_values...降序排列数据 df.groupby(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby..., values=[col2,col3], aggfunc={col2:max,col3:[ma,min]}) # 创建一个按列col1进行分组，计算col2的最大值和col3的最大值、最小值的数据透视表...(np.mean) # 对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1) # 对DataFrame中的每一行应用函数np.max df.groupby

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    总结了67个pandas函数，完美解决数据处理，拿来即用！

    df.head(n) # 查看DataFrame对象的前n⾏ df.tail(n) # 查看DataFrame对象的最后n⾏ df.shape() # 查看⾏数和列数 df.info() # 查看索引...df.at[5,"col1"] # 选择索引名称为5，字段名称为col1的数据 df.iat[5,0] # 选择索引排序为5，字段排序为0的数据 数据处理 这里为大家总结16个常见用法。...df.columns= ['a','b','c'] # 重命名列名（需要将所有列名列出，否则会报错） pd.isnull() # 检查DataFrame对象中的空值，并返回⼀个Boolean数组 pd.notnull...df.sort_index().loc[:5] # 对前5条数据进⾏索引排序 df.sort_values(col1) # 按照列col1排序数据，默认升序排列 df.sort_values(col2...(np.mean) # 对DataFrame中的每⼀列应⽤函数np.mean data.apply(np.max,axis=1) # 对DataFrame中的每⼀⾏应⽤函数np.max df.groupby

    3.5K30

    用 Pandas 进行数据处理系列 二

    ()重设索引df=df.set_index(‘date’)设置 date 为索引df[:‘2013’]提取 2013 之前的所有数据df.iloc[:3,:2]从 0 位置开始，前三行，前两列，这里的数据不同去是索引的标签名称...，然后将符合条件的数据提取出来pd.DataFrame(category.str[:3])提取前三个字符，并生成数据表 数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和...df.groupby(‘city’).count()按 city 列分组后进行数据汇总df.groupby(‘city’)[‘id’].count()按 city 进行分组，然后汇总 id 列的数据df.groupby...([‘city’,‘size’])[‘id’].count()对两个字段进行分组汇总，然后进行计算df.groupby(‘city’)[‘pr’].agg([len, np.sum,np.mean])对...city 进行分组，然后计算 pr 列的大小、总和和平均数 数据统计 数据采样，计算标准差、协方差和相关系数。

    8.2K30

    Spark 之旅：大数据产品的一种测试方法与实现

    所以我们针对一个特别大的数据的计算任务， 会首先把数据按partition读取到不同节点的不同的内存中， 也就是把数据拆分成很多小的分片放在不同机器的内存中。 然后分别在这些小的分片上执行计算任务。...比如我们有3个分片分别是A,B,C， 那执行count的时候其实是并发3个线程，每个线程去计算一个partition的行数， 他们都计算完毕后，再汇总到driver程序中， 也就是A,B,C这三个计算任务的计算过程是彼此独立互不干扰的...这样就像上图一样，我们把数据中拥有相同key值的数分配到一个partition， 这样从数据分片上就把数据进行分组隔离。 然后我们要统计词频的话，只需要才来一个count操作就可以了。...\n" +" # 由于数据拆分是根据col_20这一列进行的分层拆分， 所以在这里分别\n" +" # 对这2份数据进行分组并统计每一个分组的计数。...OK， 所以在测试脚本中，我们分别先把原始表和经过采样的表按这一列进行分组操作， 也就是groupby(col_20)。 这里我选择的是按col_20进行分层拆分。

    1.3K10

    Python常用小技巧总结

    作簿的多个sheet(⼯作表) 查看数据 df.head(n) # 查看DataFrame对象的前n⾏ df.tail(n) # 查看DataFrame对象的最后n⾏ df.shape() # 查看...df.at[5,"col1"] # 选择索引名称为5，字段名称为col1的数据 df.iat[5,0] # 选择索引排序为5，字段排序为0的数据 数据处理 df.columns= ['a','b','...df.rename(index=lambdax:x+1) # 批量重命名索引 数据分组 df.sort_index().loc[:5] # 对前5条数据进⾏索引排序 df.sort_values(col1...([col1,col2]) # 返回⼀个按多列进⾏分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2].agg(mean) # 返回按列col1进⾏分组后，列col2的均值,agg可以接受列表参数...，返回iterable中所有长度为r的子序列，返回的子序列中的项按输入iterable中的顺序排序。

    9.4K20

    一句Python，一句R︱pandas模块——高级版data.frame

    ---------------- data['a':'b'] #利用index值进行切片，返回的是**前闭后闭**的DataFrame, #即末端是包含的 data[0:2]...若要按值对 Series 进行排序，当使用 .order() 方法，任何缺失值默认都会被放到 Series 的末尾。...在 DataFrame 上，.sort_index(axis=0, by=None, ascending=True) 方法多了一个轴向的选择参数与一个 by 参数，by 参数的作用是针对某一（些）列进行排序...(method='average', ascending=True)）的作用与排序的不同之处在于，他会把对象的 values 替换成名次（从 1 到 n）。...1] data.ix[:,1]代表选中第一列，然后sorted代表对第一列进行排序； a.ix[:,1]-1 代表排好的秩，-1就还原到数据可以认识的索引。

    4.9K40

    Java8 Steam流太难用了？那你可以试试 这个！

    一个jvm层级的仿DataFrame工具，语意化和简化java8的stream流式处理工具1、快速开始1.1、引入依赖    io.github.burukeyou...T head();                   // 获取第一个元素List head(int n);          // 获取前n个元素T tail();                       ...  a    一中     一年级   11  1     6   生成排名号按照age降序排序，然后根据当前顺序生成排名号到rank字段 （排名从0开始）与序号不同的是， 排名是如果值相同认为排名一样...  e    三中     二年级   15  5          0       四中  2、分组补充组内缺失的条目按照学校进行分组， 汇总所有年级allDim....然后与allDim比较补充每个分组内缺失的年级，缺失的年级按照ReplenishFunction生成补充条目SDFrame.read(studentList).replenish(Student::getSchool

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    UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第一章到第五章

    例如，按降序排序的行的前 5 个条目（即从最高到最低）是最大的 5 个值。.sort_values 允许我们按指定列对DataFrame或Series进行排序。...这意味着如果我们只是选择组中“首字母”的第一个条目，我们将代表该组中的所有数据。 我们可以使用字典在分组期间对每列应用不同的聚合函数。...State letter — — — A 2 1 B 1 1 C 2 2 您可能还记得前一个笔记中的value_counts()函数做了类似的事情。...我们将： 对数据框进行排序，使行按%的降序排列 按Party分组并选择每个子数据框的第一行 虽然这可能看起来不直观，但按%的降序对elections进行排序非常有帮助。...上面的示例使用 DataFrame 中的一列形成了分组。通过传递一个列名的列表给.groupby，可以一次按多列进行分组。 让我们再次考虑babynames数据集。

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    7道SparkSQL编程练习题

    这些练习题基本可以在15行代码以内完成，如果遇到困难，建议回看上一节SparkSQL的介绍。 完成这些练习题后，可以查看本节后面的参考答案，和自己的实现方案进行对比。...3，求TopN #任务：有一批学生信息表格，包括name,age,score, 找出score排名前3的学生, score相同可以任取 students = [("LiLei",18,87),("HanMeiMei...",16,77),("DaChui",16,66),("Jim",18,77),("RuHua",18,50)] n = 3 4，排序并返回序号 #任务：排序并返回序号, 大小相同的序号可以不同 data...#任务：按从小到大排序并返回序号, 大小相同的序号可以不同 data = [1,7,8,5,3,18,34,9,0,12,8] from copy import deepcopy from pyspark.sql...import types as T from pyspark.sql import Row,DataFrame def addLongIndex(df, field_name): schema

    2.1K20

    大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

    在 Pandas 和 PySpark 中，我们最方便的数据承载数据结构都是 dataframe，它们的定义有一些不同，我们来对比一下看看： Pandascolumns = ["employee","department...()df.loc[:, columns_subset].head() PySpark在 PySpark 中，我们需要使用带有列名列表的 select 方法来进行字段选择： columns_subset...[:2].head() PySpark在 Spark 中，可以像这样选择前 n 行：df.take(2).head()# 或者df.limit(2).head()注意：使用 spark 时，数据可能分布在不同的计算节点上...在 Spark 中，使用 filter方法或执行 SQL 进行数据选择。...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法，可以轻松对下列统计值进行统计计算：列元素的计数列元素的平均值最大值最小值标准差三个分位数

    8.2K72

    Python｜Pandas的常用操作

    df1.loc[:, ['A', 'B']] # 使用切片获取部分数据（也可以获取一个数值） df1.loc['20200502':'20200504', ['A', 'B']] 06 按位置选择数据...07 按条件选择数据 # 用单列的值选择数据 df1[df1.A>0] # 选择df中满足条件的值(不满足会现实NaN) df1[df1>0] # 使用isin()选择 df2[df2['E']...['A', 'B', 'C', 'D']) s = df4.iloc[3] df4.append(s, ignore_index=True) 12 数据分组 df5 = pd.DataFrame({...# 正常的分组 # 我们不能直接查看分组后的结果，要进行一些其他的操作 df5.groupby('A') # 根据分组统计数值和 df5.groupby('A').sum() # 对分组进行迭代...(df5.groupby('B'))) 13 神奇的apply函数 apply()函数会遍历每一个元素，对元素运行指定的function，具体的用法如下所示： # 进行矩阵的平方运算 matrix

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