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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', 'row2'], columns=['c1', 'c2', 'c3']) #打印数据 print df #初始化spark DataFrame sc = SparkContext() if __name__ == "__main__": spark = SparkSession .builder .appName("testDataFrame") .getOrCreate() sentenceData = spark.createDataFrame([ (0.0, "I like Spark"), (1.0, "Pandas is useful"), (2.0, "They are coded by Python ") ], ["label", "sentence"]) #显示数据 sentenceData.select("label").show() #spark.DataFrame 转换成 pandas.DataFrame sqlContest = SQLContext(sc) spark_df = sqlContest.createDataFrame(df) #显示数据 spark_df.select("c1").show() # pandas.DataFrame 转换成 spark.DataFrame pandas_df = sentenceData.toPandas() #打印数据 print pandas_df
程序结果:
以上这篇pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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2024年10月02日
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