pandas和spark dataframe互相转换实例详解
这篇文章主要介绍了pandas和spark dataframe互相转换实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
from pyspark.sql import SparkSession # 初始化spark会话 spark = SparkSession \ .builder \ .getOrCreate() spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df)
spark的dataframe转pandas的dataframe
import pandas as pd pandas_df = spark_df.toPandas()
由于pandas的方式是单机版的,即toPandas()的方式是单机版的,所以参考breeze_lsw改成分布式版本:
import pandas as pd def _map_to_pandas(rdds): return [pd.DataFrame(list(rdds))] def topas(df, n_partitions=None): if n_partitions is not None: df = df.repartition(n_partitions) df_pand = df.rdd.mapPartitions(_map_to_pandas).collect() df_pand = pd.concat(df_pand) df_pand.columns = df.columns return df_pand pandas_df = topas(spark_df)
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
Python pandas.DataFrame 找出有空值的行
0.摘要 pandas中DataFrame类型中,找出所有有空值的行,可以使用.isnull()方法和.any()方法. 1.找出含有空值的行 方法:DataFrame[DataFrame.isnull().T.any()] 其中,isnull()能够判断数据中元素是否为空值:T为转置:any()判断该行是否有空值. import pandas as pd import numpy as np n = np.arange(20, dtype=float).reshape(5,4) n[2,3]
-
pandas DataFrame的修改方法(值、列、索引)
对于DataFrame的修改操作其实有很多,不单单是某个部分的值的修改,还有一些索引的修改.列名的修改,类型修改等等.我们仅选取部分进行介绍. 一.值的修改 DataFrame的修改方法,其实前面介绍loc方法的时候介绍了一些. 1. loc方法修改 loc方法实际上是定位某个位置的数据的,但是定位完以后就可以对此位置的数据进行修改,使用此方法可以对DataFrame进行的修改如下: 1.对某行.某N行进行修改: 2.对某列.某N列进行修改: 3.对横坐标为某行或某N行,纵坐标为某列或者某N列的
-
pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式
遍历数据有以下三种方法: 简单对上面三种方法进行说明: iterrows(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问. itertuples(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高. iteritems():按列遍历,将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问. 示例
-
pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换实例
代码如下,步骤流程在代码注释中可见: # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext from pyspark import SparkContext #初始化数据 #初始化pandas DataFrame df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['row1
-
Pandas实现DataFrame按行求百分数(比例数)
简述 Motivation 一般来说,每个部分的内容数量是较为容易获取的,但比例(百分数)这样的数据是二次数据,这样的操作很常见 比例的信息相比于纯粹的数字更体现的整体体系的内部变化迁移的过程 Contribution 给了实例,follow下就没问题了~ Codes 导入包的部分,我就不写了哈 这里假设每行是属于不同月份的数据 >>> df a b c d e month0 0 1 2 3 4 month1 5 6 7 8 9 month2 10 11 12 13 14 month3
-
pandas中遍历dataframe的每一个元素的实现
假如有一个需求场景需要遍历一个csv或excel中的每一个元素,判断这个元素是否含有某个关键字 那么可以用python的pandas库来实现. 方法一: pandas的dataframe有一个很好用的函数applymap,它可以把某个函数应用到dataframe的每一个元素上,而且比常规的for循环去遍历每个元素要快很多.如下是相关代码: import pandas as pd data = [["str","ewt","earw"],[&quo
-
如何更改 pandas dataframe 中两列的位置
如何更改 pandas dataframe 中两列的位置: 把其中的某列移到第一列的位置. 原来的 df 是: df = pd.read_csv('I:/Papers/consumer/codeandpaper/TmallData/result01.csv') Net Upper Lower Mid Zsore Answer option More than once a day 0% 0.22% -0.12% 2 65 Once a day 0% 0.32% -0.19% 3 45 Sever
-
详解pandas DataFrame的查询方法(loc,iloc,at,iat,ix的用法和区别)
在操作DataFrame时,肯定会经常用到loc,iloc,at等函数,各个函数看起来差不多,但是还是有很多区别的,我们一起来看下吧. 首先,还是列出一个我们用的DataFrame,注意index一列,如下: 接下来,介绍下各个函数的用法: 1.loc函数 愿意看官方文档的,请戳这里,这里一般最权威. loc函数是基于"标签"选择数据的,但是也可以接受一个boolean的array,对于每个用法,我们从参数方面来一一举例: 1.1 单个label 接受一个"标签"(
-
在pandas中遍历DataFrame行的实现方法
有如下 Pandas DataFrame: import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}] df = pd.DataFrame(inp) print df 上面代码输出: c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12 120 现在需要遍历上面DataFrame的行.对于每一行,都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值).也就是说,需要类
-
pandas和spark dataframe互相转换实例详解
这篇文章主要介绍了pandas和spark dataframe互相转换实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 from pyspark.sql import SparkSession # 初始化spark会话 spark = SparkSession \ .builder \ .getOrCreate() spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df) spark的dataframe转pa
-
对pandas的算术运算和数据对齐实例详解
pandas可以对不同索引的对象进行算术运算,如果存在不同的索引对,结果的索引就是该索引对的并集. 一.算术运算 a.series的加法运算 s1 = Series([1,2,3],index=["a","b","c"]) s2 = Series([4,5,6],index=["a","c","e"]) print(s1+s2) ''' a 5.0 b NaN c 8.0 e NaN '
-
Pandas数据分析之groupby函数用法实例详解
目录 正文 一.了解groupby 二.数据文件简介 三.求各个商品购买量 四.求各个商品转化率 五.转化率最高的30个商品及其转化率 小小の总结 正文 今天本人在赶学校课程作业的时候突然发现groupby这个分组函数还是蛮有用的,有了这个分组之后你可以实现很多统计目标. 当然,最主要的是,他的使用非常简单 本期我们以上期作业为例,单走一篇文章来看看这个函数可以实现哪些功能: (本期需要准备的行囊): jupyter notebook环境(anaconda自带) pandas第三方库 numpy
-
java与JSON数据的转换实例详解
java与JSON数据的转换实例详解 JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非常适合于服务器与 JavaScript 的交互.) 代码中有这么一句,是后台的封装数据. JSONObject jo = JSONObject.fromObject(map); 常见的java代码转换成json --请注意,这个方法曾经给我造成过困惑.因为,它在对Object转换的时候是按照domain类中的所有getXXX()方
-
java 进制转换实例详解
java 进制转换实例详解 十进制转成十六进制: Integer.toHexString(int i) 十进制转成八进制 Integer.toOctalString(int i) 十进制转成二进制 Integer.toBinaryString(int i) 十六进制转成十进制 Integer.valueOf("FFFF",16).toString() 八进制转成十进制 Integer.valueOf("876",8).toString() 二进制转十进制 Integ
-
C++宽字符与普通字符的转换实例详解
C++宽字符与普通字符的转换实例详解 把字符串转换成宽字符串, 实例代码: wstring string2Wstring(string sToMatch) { #ifdef _A_WIN int iWLen = MultiByteToWideChar( CP_ACP, 0, sToMatch.c_str(), sToMatch.size(), 0, 0 ); // 计算转换后宽字符串的长度.(不包含字符串结束符) wchar_t *lpwsz = new wchar_t [iWLen + 1];
-
C/C++ ip地址与int类型的转换实例详解
C/C++ ip地址与int类型的转换实例详解 前言 最近看道一个面试题目,大体意思就是将ip地址,例如"192.168.1.116"转换成int类型,同时还能在转换回去 思路 ip地址转int类型,例如ip为"192.168.1.116",相当于"."将ip地址分为了4部分,各部分对应的权值为256^3, 256^2, 256, 1,相成即可 int类型转ip地址,思路类似,除以权值即可,但是有部分字符串的操作 实现代码 #include &l
-
Android Drawable和Bitmap的转换实例详解
Android Drawable和Bitmap的转换实例详解 通常我们需要通过代码去设置图片,就需要设置图片Bitmap和Drawable的转换,下面整理了几种方式 一.Bitmap转Drawable Bitmap bm=xxx; //xxx根据你的情况获取 BitmapDrawable bd=new BitmapDrawable(bm);//因为BtimapDrawable是Drawable的子类,最终直接使用bd对象即可. 二. Drawable转Bitmap Drawable d=xxx;
-
C++ 中时间与时间戳的转换实例详解
C++ 中时间与时间戳的转换实例详解 // 设置时间显示格式: NSString *timeStr = @"2011-01-26 17:40:50"; NSDateFormatter *formatter = [[NSDateFormatter alloc] init]; [formatter setDateStyle:NSDateFormatterMediumStyle]; [formatter setTimeStyle:NSDateFormatterShortStyle]; [fo
-
Java 中 Date 与 Calendar 之间的编辑与转换实例详解
Java语言的Calendar(日历),Date(日期),和DateFormat(日期格式)组成了Java标准的一个基本但是非常重要的部分.日期是商业逻辑计算一个关键的部分.所有的开发者都应该能够计算未来的日期,定制日期的显示格式,并将文本数据解析成日期对象. 下面通过代码给大家介绍Java 中 Date 与 Calendar 之间的编辑与转换. 具体代码如下所述: /** * 移除 Data 中的时间部分 */ public static Date removeTime(Date date)
随机推荐
- php中3des加密代码(完全与.net中的兼容)
- SQL SERVER 里的错误处理(try catch)
- JavaScript实现经典排序算法之插入排序
- javascript实现控制文字大中小显示
- javascript:history.go()和History.back()的区别及应用
- PHP 基本语法格式
- PHP date()函数警告: It is not safe to rely on the system解决方法
- 关于JSON以及JSON在PHP中的应用技巧
- 微信公众平台接口开发入门示例
- ASP编程入门进阶(一):安装配置服务器
- mysql 5.7.13 winx64安装配置方法图文教程(win10)
- PHP 5.5 创建和验证哈希最简单的方法详解
- css实现文字垂直居中的代码第1/2页
- 修改注册表使电脑更安全
- 关于define与C 的内存
- 详解JDBC使用
- javascript仿126邮箱TAB切换效果
- Java垃圾回收机制简述
- jQuery动态生成的元素绑定事件操作实例分析
- Python数据分析模块pandas用法详解