在Pyspark中創建您的第一個數據幀

>在PySpark

中創建您的第一個數據幀>在Pyspark（Spark的核心數據結構）中創建一個數據框，是任何數據處理任務的基礎步驟。 根據您的數據源，有幾種方法可以實現這一目標。 最簡單，最常見的方法是使用spark.read.csv()方法，我們將在稍後詳細探討。 但是，在研究細節之前，讓我們建立我們的火花環境。 您需要安裝Pyspark。 如果不是，則可以使用pip install pyspark安裝它。 然後，您需要初始化火花，這是火花功能的切入點。這通常如下所示：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("DataFrameCreation").getOrCreate()

這會創建一個名為spark的Sparksession對象。我們將在整個示例中使用此對象。請記住在使用spark.stop()完成時停止會話。現在，我們已經準備好創建第一個數據框。

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>從pyspark

>從CSV文件中讀取數據的CSV文件創建數據幀是一種在Pyspark中創建數據幀的普遍方法。 spark.read.csv()>功能在處理各種CSV特性方面具有靈活性。 假設您在工作目錄中使用以下結構中有一個名為data.csv的CSV文件：

Name,Age,City
Alice,25,New York
Bob,30,London
Charlie,28,Paris

>您可以從此CSV文件中創建一個數據框：

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from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("DataFrameCreation").getOrCreate()

df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

df.show()
spark.stop()

header=True inferSchema=True表明，第一個行包含柱標頭，並指示StructType指示自動推出數據類型。 如果未指定這些選項，Spark將假定第一行是數據，並且將為所有列分配默認數據類型（通常是字符串）。 您可以使用

>對像明確定義模式以進行更多控制，這對複雜或大型數據集特別有益。

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>在PySpark

<🎜>中創建dataFrame的不同方法，除了從CSV文件中閱讀，PySpark還提供了用於數據frame Freamion：<🎜> <🎜> frame：<🎜🎜> <🎜>的多個Avenues。從列表或元組的列表中

• >：您可以直接從Python列表或元組創建數據框。 每個內部列表/元組代表一行，第一個內部列表/元組定義了列名。 dataframe。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("DataFrameCreation").getOrCreate()

>

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Name,Age,City
Alice,25,New York
Bob,30,London
Charlie,28,Paris

>從JSON文件：

類似於CSV，您可以使用
• 從JSON文件中讀取數據。 這對於半結構化數據特別有用。從鑲木quet文件中讀取通常比CSV快得多。 對此使用>。 spark.read.json()
• 來自其他數據源：spark支持廣泛的數據源，包括數據庫（通過JDBC/ODBC），AVRO，ORC等。 spark.read.parquet()>對象提供了訪問這些來源的方法。
• spark.read
在PySpark

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中創建數據幀時，可以避免避免，在創建dataframes：

• spark.read.option("maxRecordsPerFile",10000).csv(...) schema schema neferce essemence：
• schema nistry問題： incemers creserme conmem and scheme conmemal conmemal conmemal conmemal conmema and conmemal conmemal可能會出現幾個常見問題。明確定義架構通常更安全，特別是對於具有不同數據類型的大型數據集。 header=True
• > 直接將極大的文件讀取到dataframe中可能會使驅動程序節點的內存不堪重負。 考慮對數據進行分區或使用其他技術（例如
>）來限制每個文件讀取的記錄數量。
>錯誤的標頭處理：

忘記忘記在使用標頭讀取CSV文件的CSV文件時，會導致數據和列名稱不平衡。 加工。 在創建數據框架以解決此問題之前，數據清潔和預處理至關重要。

內存管理： pyspark的分佈式性質可以掩蓋內存問題。密切監視內存使用量，尤其是在DataFrame創建期間，以防止存儲外錯誤。 >請記住，請記住在創建數據幀之前始終清潔和驗證數據以確保准確有效的數據處理。 根據您的數據源和大小選擇適當的數據框架創建方法是優化性能的關鍵。

以上是在Pyspark中創建您的第一個數據幀的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！