Spark scala dataframe:将多列合并为单列 - 腾讯云开发者社区

dataframe 新增单列 assign方法 dataframe assign方法，返回一个新对象（副本），不影响旧dataframe对象 import pandas as pd df...= pd.DataFrame({ 'col_1': [0, 1, 2, 3], 'col_2': [4, 5, 6, 7] }) sLength = len...新增列 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'col_1': [0, 1, 2, 3], 'col_2':...新增多列 list unpacking import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({...也可以一行匹配 df[['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = pd.DataFrame([[np.nan, 'dogs', 3]], index

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Pandas 修改单列，多列，Dataframe 数据类型方法汇总

文章目录 1.修改单列的数据类型 2.修改指定多列的数据类型 3.创建dataframe时，修改数据类型 4.读取时，修改数据类型 5.自动 1.修改单列的数据类型 import pandas as...pd.read_csv('test.csv') df['column_name'] = df['column_name'].astype(np.str) print(df.dtypes) 2.修改指定多列的数据类型...import pandas as pd df[['c3','c5']] = df[['c3','c5']].apply(pd.to_numeric) print(df.dtypes) 3.创建dataframe...时，修改数据类型 import pandas as pd # method1 df = pd.DataFrame(data, dtype='float') print(df.dtypes) # method2...("somefile.csv", dtype = {'column_name' : str}) df = pd.DataFrame(data, dtype='float') df = pd.DataFrame

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Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

，此处用单个列名即表示提取单列，提取结果为该列对应的Series，若是用一个列名组成的列表，则表示提取多列得到一个DataFrame子集； df.iloc[:, 0]：即通过索引定位符iloc实现，与loc...在Spark中，提取特定列也支持多种实现，但与Pandas中明显不同的是，在Spark中无论是提取单列还是提取单列衍生另外一列，大多还是用于得到一个DataFrame，而不仅仅是得到该列的Column类型...scala spark构建一个示例DataFrame数据对于如上DataFrame，仍然提取A列对应的DataFrame子集，常用方法如下： df.select("A")：即直接用select算子+...03 小结本文分别列举了Pandas和Spark.sql中DataFrame数据结构提取特定列的多种实现，其中Pandas中DataFrame提取一列既可用于得到单列的Series对象，也可用于得到一个只有单列的...DataFrame子集，常用的方法有4种；而Spark中提取特定一列，虽然也可得到单列的Column对象，但更多的还是应用select或selectExpr将1个或多个Column对象封装成一个DataFrame

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原荐 SparkSQL简介及入门

另外，使用这种方式，每个数据记录产生一个JVM对象，如果是大小为200GB的数据记录，堆栈将产生1.6亿个对象，这么多的对象，对于GC来说，可能要消耗几分钟的时间来处理（JVM的垃圾收集时间与堆栈中的对象数量呈线性相关...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型...2）列存储由于需要把一行记录拆分成单列保存，写入次数明显比行存储多（意味着磁头调度次数多，而磁头调度是需要时间的，一般在1ms~10ms)，再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间，实际时间消耗会更大...三、SparkSQL入门 SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。...scala> res0.printSchema #查看列的类型等属性 root |-- id: integer (nullable = true) 创建多列DataFrame对象 DataFrame

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SparkSQL极简入门

另外，使用这种方式，每个数据记录产生一个JVM对象，如果是大小为200GB的数据记录，堆栈将产生1.6亿个对象，这么多的对象，对于GC来说，可能要消耗几分钟的时间来处理（JVM的垃圾收集时间与堆栈中的对象数量呈线性相关...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型（如array...2）列存储由于需要把一行记录拆分成单列保存，写入次数明显比行存储多（意味着磁头调度次数多，而磁头调度是需要时间的，一般在1ms~10ms)，再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间，实际时间消耗会更大...SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。 1、创建DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。...#查看列的类型等属性root|-- id: integer (nullable = true) 创建多列DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。

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PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

与spark.read属性类似，.write则可用于将DataFrame对象写入相应文件，包括写入csv文件、写入数据库等 3）数据类型转换。...select：查看和切片这是DataFrame中最为常用的功能之一，用法与SQL中的select关键字类似，可用于提取其中一列或多列，也可经过简单变换后提取。...接受参数可以是一列或多列（列表形式），并可接受是否升序排序作为参数。...基础上增加或修改一列，并返回新的DataFrame（包括原有其他列），适用于仅创建或修改单列；而select准确的讲是筛选新列，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列，返回一个筛选新列的...DataFrame，而且是筛选多少列就返回多少列，适用于同时创建多列的情况（官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出，在创建多列时首选select） show：将DataFrame显示打印实际上show

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Spark应用HanLP对中文语料进行文本挖掘--聚类

由于文本存在多个文件中（大概2k多），使用Spark的wholeTextFile读取速度太慢，所以考虑把这些文件全部合并为一个文件，这时又结合1.的转变编码，所以在转变编码的时候就直接把所有的数据存入同一个文件中...3.3 Scala调用HanLP进行中文分词 Scala调用HanLP进行分词和Java的是一样的，同时，因为这里有些词语格式不正常，所以把这些特殊的词语添加到自定义词典中，其示例如下： import...】安徽合（肥）巢（湖）芜（湖）高速公路巢芜段日前竣工通车并投入营运。...合巢芜高速公路是国家规划的京福综合运输网的重要干线路段，是交通部确定１９９５年建成的全国１０条重点公路之一。该条高速公路正线长８８公里。...这里通过setInputCol以及SetOutputCol可以设置输入以及输出列名（列名是针对DataFrame来说的，不知道的可以看下DataFrame的API）。

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Spark应用HanLP对中文语料进行文本挖掘--聚类详解教程

由于文本存在多个文件中（大概2k多），使用Spark的wholeTextFile读取速度太慢，所以考虑把这些文件全部合并为一个文件，这时又结合1.的转变编码，所以在转变编码的时候就直接把所有的数据存入同一个文件中...3.3 Scala调用HanLP进行中文分词 Scala调用HanLP进行分词和Java的是一样的，同时，因为这里有些词语格式不正常，所以把这些特殊的词语添加到自定义词典中，其示例如下： 1.import...【正文】安徽合（肥）巢（湖）芜（湖）高速公路巢芜段日前竣工通车并投入营运。...合巢芜高速公路是国家规划的京福综合运输网的重要干线路段，是交通部确定１９９５年建成的全国１０条重点公路之一。该条高速公路正线长８８公里。...这里通过setInputCol以及SetOutputCol可以设置输入以及输出列名（列名是针对DataFrame来说的，不知道的可以看下DataFrame的API）。

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Spark数据工程｜专题（1）——引入，安装，数据填充，异常处理等

对于这样的dataframe，我们可以将行看作一条一条的数据，列看作一个一个的特征。比方说第一行的意思就是“Bob年龄是40.0“，这也是对应的json想表达的意思。...DataFrame里面非常多的算子都是和SQL语句有关的。...，如果要做多列呢？...Request 6: 对多列进行空值填充，填充结果为各列已有值的平均值。...S| | 100.0| 174| T| +------------------+------+------+ 这个代码其实就是通过for循环，把一个处理多列的方法拆成多个处理单列的方法

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DataFrame的真正含义正在被杀死，什么才是真正的DataFrame？

列中允许异构数据 DataFrame 的类型系统允许一列中有异构数据的存在，比如，一个 int 列中允许有 string 类型数据存在，它可能是脏数据。这点看出 DataFrame 非常灵活。...从行上看，可以把 DataFrame 看做行标签到行的映射，且行之间保证顺序；从列上看，可以看做列类型到列标签到列的映射，同样，列间同样保证顺序。行标签和列标签的存在，让选择数据时非常方便。...实际上，因为 Koalas 也是将 pandas 的操作转成 Spark DataFrame 来执行，因为 Spark DataFrame 内核本身的特性，注定 Koalas 只是看上去和 pandas...Mars DataFrame 会自动将 DataFrame 分割成很多小的 chunk，每个 chunk 也是一个 DataFrame，而无论是 chunk 间还是 chunk 内的数据，都保证顺序。...在单机真正执行时，根据初始数据的位置，Mars 会自动把数据分散到多核或者多卡执行；对于分布式，会将计算分散到多台机器执行。 Mars DataFrame 保留了行标签、列标签和类型的概念。

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如何管理Spark的分区

创建好DataFrame之后，我们再来看一下该DataFame的分区，可以看出分区数为4： scala> numsDF.rdd.partitions.size res0: Int = 4 当我们将DataFrame...我们可以使用下面的示例来探究如何使用特定的列对DataFrame进行重新分区。..."), ("tony","male") ) val peopleDF = people.toDF("name","gender") 让我们按gender列对DataFrame进行分区： scala>...分区过少：将无法充分利用群集中的所有可用的CPU core 分区过多：产生非常多的小任务，从而会产生过多的开销在这两者之间，第一个对性能的影响相对比较大。...如何将数据写入到单个文件通过使用repartition(1)和coalesce(1))可用于将DataFrame写入到单个文件中。

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深入理解XGBoost：分布式实现

文章来源：公众号【Coggle数据科学】写在前面本文将重点介绍XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现，带领大家逐步完成特征提取、变换和选择、XGBoost模型训练、Pipelines、...withColumn（colName:String,col:Column）：添加列或者替换具有相同名字的列，返回新的DataFrame。...首先通过Spark将数据加载为RDD、DataFrame或DataSet。如果加载类型为DataFrame/DataSet，则可通过Spark SQL对其进行进一步处理，如去掉某些指定的列等。...以下示例将结构化数据保存在JSON文件中，并通过Spark的API解析为DataFrame，并以两行Scala代码来训练XGBoost模型。...它可以将原始特征和一系列通过其他转换器得到的特征合并为单一的特征向量，以训练如逻辑回归和决策树等机器学习算法。

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

interface DataFrame.groupBy 保留 grouping columns（分组的列） DataFrame.withColumn 上的行为更改从 Spark SQL 1.0...然后，Spark SQL 将只扫描所需的列，并将自动调整压缩以最小化内存使用量和 GC 压力。...从 Spark SQL 1.5 升级到 1.6 从 Spark 1.6 开始，默认情况下服务器在多 session（会话）模式下运行。...该列将始终在 DateFrame 结果中被加入作为新的列，即使现有的列可能存在相同的名称。...从 1.4 版本开始，DataFrame.withColumn() 支持添加与所有现有列的名称不同的列或替换现有的同名列。

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SparkSql官方文档中文翻译(java版本)

DataFrame的API支持4种语言：Scala、Java、Python、R。...(); 2.3 DataFrame操作（DataFrame Operations） DataFrames支持Scala、Java和Python的操作接口。...除了简单列引用和表达式，DataFrames还有丰富的library，功能包括string操作、date操作、常见数学操作等。...Spark SQL支持将JavaBean的RDD自动转换成DataFrame。...在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet数据源现在能够自动发现并解析分区信息。

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Spark SQL DataFrame与RDD交互

Spark SQL 支持两种不同的方法将现有 RDD 转换为 Datasets。第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的 RDD 的 schema。...虽然这种方法更详细，但直到运行时才知道列及其类型，才能构造 DataSets。 1....使用反射推导schema Spark SQL 支持自动将 JavaBeans 的 RDD 转换为 DataFrame。使用反射获取的 BeanInfo 定义了表的 schema。...你可以通过创建一个实现 Serializable 的类并为其所有字段设置 getter 和 setter 方法来创建一个 JavaBean。...Person objects from a text file, convert it to a Dataframe val peopleDF = spark.sparkContext .textFile

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Spark之【SparkSQL编程】系列(No1)——《SparkSession与DataFrame》

= true) |-- name: string (nullable = true) 3）只查看"name"列数据 scala> df.select("name").show() +-------+...| name| +-------+ |Michael| | Andy| | Justin| +-------+ 4）查看"name"列数据以及"age+1"数据 scala> df.select...）通过反射确定(需要用到样例类) 创建一个样例类 scala> case class People(name:String, age:Int) 根据样例类将RDD转换为DataFrame scala...scala> val dataFrame = spark.createDataFrame(data, structType) dataFrame: org.apache.spark.sql.DataFrame...= [age: bigint, name: string] 2）将DataFrame转换为RDD scala> val dfToRDD = df.rdd dfToRDD: org.apache.spark.rdd.RDD

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慕课网Spark SQL日志分析 - 5.DateFrame&Dataset

1.如果想使用SparkRDD进行编程，必须先学习Java，Scala，Python，成本较高 2.R语言等的DataFrame只支持单机的处理，随着Spark的不断壮大，需要拥有更广泛的受众群体利用...image.png 3.DataFrame和RDD的对比 RDD：分布式的可以进行并行处理的集合 java/scala ==> JVM python ==> python runtime DataFrame...java/scala/python ==> logic plan 从易用的角度来看，DataFrame的学习成本更低。由于R语言，Python都有DataFrame，所以开发起来很方便 ?...").master("local[2]").getOrCreate() // 将json文件加载成一个dataframe val peopleDF = spark.read.format("json"...The DataFrame API is available in Scala, Java, Python, and R.

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大数据随记 —— DataFrame 与 RDD 之间的相互转换

在 Spark SQL 中有两种方式可以在 DataFrame 和 RDD 中进行转换： ① 利用反射机制，推导包含某种类型的 RDD，通过反射将其转换为指定类型的 DataFrame，适用于提前知道...② 通过编程借口与 RDD 进行交互获取 Schema，并动态创建 DataFrame，在运行时决定列及其类型。...在 Scala 中，使用 case class 类型导入 RDD 并转换为 DataFrame，通过 case class 创建 Schema，case class 的参数名称会被利用反射机制作为列名。...转成 RDD 进行操作：一次返回多列的值 teenagers.map(_.getValuesMap[Any](List("name","age"))).collect().foreach(...这种方法的好处是，在运行时才知道数据的列以及列的类型的情况下，可以动态生成 Schema。

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第三天：SparkSQL

DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。...通过反射确定（需要用到样例类）创建一个样例类 scala> case class People(name:String, age:Int) 根据样例类将RDD转换为DataFrame scala>...") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string] 将DataFrame转换为RDD scala> val dfToRDD...] 将DataSet转化为DataFrame scala> val df = ds.toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age...//创建聚合对象 val udaf = new MyAgeAvgClassFunction // 将聚合函数查询转换为查询列 val avgCol: TypedColumn

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spark2的SparkSession思考与总结2：SparkSession有哪些函数及作用是什么

emptyDataFrame函数 public Dataset emptyDataFrame() 返回一个空没有行和列的DataFrame emptyDataset函数 public 将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。这通常是通过从sparksession implicits自动创建。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式），或则可以通过调用 Encoders上的静态方法来显式创建。...DataFrame [Scala] 纯文本查看复制代码 ?

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pandas dataframe 新增单列和多列

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