如何在pyspark中創建DataFrame

如何在pyspark中創建DataFrame？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

pyspark創建DataFrame

為了便于操作，使用pyspark時我們通常將數據轉為DataFrame的形式來完成清洗和分析動作。

RDD和DataFrame

在上一篇pyspark基本操作有提到RDD也是spark中的操作的分布式數據對象。

這里簡單看一下RDD和DataFrame的類型。

print(type(rdd))  # <class 'pyspark.rdd.RDD'>
print(type(df))   # <class 'pyspark.sql.dataframe.DataFrame'>

翻閱了一下源碼的定義，可以看到他們之間并沒有繼承關系。

class RDD(object):

    """
    A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark.
    Represents an immutable, partitioned collection of elements that can be
    operated on in parallel.
    """

class DataFrame(object):
    """A distributed collection of data grouped into named columns.

    A :class:`DataFrame` is equivalent to a relational table in Spark SQL,
    and can be created using various functions in :class:`SparkSession`::
 ...
    """

RDD是一種彈性分布式數據集，Spark中的基本抽象。表示一種不可變的、分區儲存的集合，可以進行并行操作。
DataFrame是一種以列對數據進行分組表達的分布式集合， DataFrame等同于Spark SQL中的關系表。相同點是，他們都是為了支持分布式計算而設計。

但是RDD只是元素的集合，但是DataFrame以列進行分組，類似于MySQL的表或pandas中的DataFrame。

實際工作中，我們用的更多的還是DataFrame。

使用二元組創建DataFrame

嘗試第一種情形發現，僅僅傳入二元組，結果是沒有列名稱的。
于是我們嘗試第二種，同時傳入二元組和列名稱。

a = [('Alice', 1)]
output = spark.createDataFrame(a).collect()
print(output)
# [Row(_1='Alice', _2=1)]

output = spark.createDataFrame(a, ['name', 'age']).collect()
print(output)
# [Row(name='Alice', age=1)]

這里collect()是按行展示數據表，也可以使用show()對數據表進行展示。

spark.createDataFrame(a).show()
# +-----+---+
# |   _1| _2|
# +-----+---+
# |Alice|  1|
# +-----+---+

spark.createDataFrame(a, ['name', 'age']).show()
# +-----+---+
# | name|age|
# +-----+---+
# |Alice|  1|
# +-----+---+

使用鍵值對創建DataFrame

d = [{'name': 'Alice', 'age': 1}]
output = spark.createDataFrame(d).collect()
print(output)

# [Row(age=1, name='Alice')]

使用rdd創建DataFrame

a = [('Alice', 1)]
rdd = sc.parallelize(a)
output = spark.createDataFrame(rdd).collect()
print(output)
output = spark.createDataFrame(rdd, ["name", "age"]).collect()
print(output)

# [Row(_1='Alice', _2=1)]
# [Row(name='Alice', age=1)]

基于rdd和ROW創建DataFrame

from pyspark.sql import Row


a = [('Alice', 1)]
rdd = sc.parallelize(a)
Person = Row("name", "age")
person = rdd.map(lambda r: Person(*r))
output = spark.createDataFrame(person).collect()
print(output)

# [Row(name='Alice', age=1)]

基于rdd和StructType創建DataFrame

from pyspark.sql.types import *

a = [('Alice', 1)]
rdd = sc.parallelize(a)
schema = StructType(
    [
        StructField("name", StringType(), True),
        StructField("age", IntegerType(), True)
    ]
)
output = spark.createDataFrame(rdd, schema).collect()
print(output)

# [Row(name='Alice', age=1)]

基于pandas DataFrame創建pyspark DataFrame

df.toPandas()可以把pyspark DataFrame轉換為pandas DataFrame。

df = spark.createDataFrame(rdd, ['name', 'age'])
print(df)  # DataFrame[name: string, age: bigint]

print(type(df.toPandas()))  # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

# 傳入pandas DataFrame
output = spark.createDataFrame(df.toPandas()).collect()
print(output)

# [Row(name='Alice', age=1)]

創建有序的DataFrame

output = spark.range(1, 7, 2).collect()
print(output)
# [Row(id=1), Row(id=3), Row(id=5)]

output = spark.range(3).collect()
print(output)
# [Row(id=0), Row(id=1), Row(id=2)]

通過臨時表得到DataFrame

spark.registerDataFrameAsTable(df, "table1")
df2 = spark.table("table1")
b = df.collect() == df2.collect()
print(b)
# True

配置DataFrame和臨時表

創建DataFrame時指定列類型

在createDataFrame中可以指定列類型，只保留滿足數據類型的列，如果沒有滿足的列，會拋出錯誤。

a = [('Alice', 1)]
rdd = sc.parallelize(a)

# 指定類型于預期數據對應時，正常創建
output = spark.createDataFrame(rdd, "a: string, b: int").collect()
print(output)  # [Row(a='Alice', b=1)]
rdd = rdd.map(lambda row: row[1])
print(rdd)  # PythonRDD[7] at RDD at PythonRDD.scala:53

# 只有int類型對應上，過濾掉其他列。
output = spark.createDataFrame(rdd, "int").collect()
print(output)   # [Row(value=1)]

# 沒有列能對應上，會拋出錯誤。
output = spark.createDataFrame(rdd, "boolean").collect()
# TypeError: field value: BooleanType can not accept object 1 in type <class 'int'>

注冊DataFrame為臨時表

spark.registerDataFrameAsTable(df, "table1")
spark.dropTempTable("table1")

獲取和修改配置

print(spark.getConf("spark.sql.shuffle.partitions"))  # 200
print(spark.getConf("spark.sql.shuffle.partitions", u"10"))  # 10
print(spark.setConf("spark.sql.shuffle.partitions", u"50"))  # None
print(spark.getConf("spark.sql.shuffle.partitions", u"10"))  # 50

注冊自定義函數

spark.registerFunction("stringLengthString", lambda x: len(x))
output = spark.sql("SELECT stringLengthString('test')").collect()
print(output)
# [Row(stringLengthString(test)='4')]

spark.registerFunction("stringLengthString", lambda x: len(x), IntegerType())
output = spark.sql("SELECT stringLengthString('test')").collect()
print(output)
# [Row(stringLengthString(test)=4)]

spark.udf.register("stringLengthInt", lambda x: len(x), IntegerType())
output = spark.sql("SELECT stringLengthInt('test')").collect()
print(output)
# [Row(stringLengthInt(test)=4)]

查看臨時表列表

可以查看所有臨時表名稱和對象。

spark.registerDataFrameAsTable(df, "table1")
print(spark.tableNames())  # ['table1']
print(spark.tables())  # DataFrame[database: string, tableName: string, isTemporary: boolean]
print("table1" in spark.tableNames())  # True
print("table1" in spark.tableNames("default"))  # True

spark.registerDataFrameAsTable(df, "table1")
df2 = spark.tables()
df2.filter("tableName = 'table1'").first()
print(df2)  # DataFrame[database: string, tableName: string, isTemporary: boolean]

從其他數據源創建DataFrame

MySQL

前提是需要下載jar包。
Mysql-connector-java.jar

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
import pyspark.sql.functions as F


sc = SparkContext("local", appName="mysqltest")
sqlContext = SQLContext(sc)
df = sqlContext.read.format("jdbc").options(
    url="jdbc:mysql://localhost:3306/mydata?user=root&password=mysql&"
        "useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useJDBCCompliantTimezoneShift=true&"
        "useLegacyDatetimeCode=false&serverTimezone=UTC ", dbtable="detail_data").load()
df.show(n=5)
sc.stop()

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