作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 SparkSQL这块儿从1.4开始支持了很多的窗口分析函数,像row_number这些,平时写程序加载数据后用SQLContext 能够很方便实现很多分析和查询,如下 val sqlContext = new SQLContext(sc) sqlContext.sql("select -.") 然而我看到Spark后续版本的DataFrame功能很强大,想试试使用这种方式来实现比如r…

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新…

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie…

导入模块: from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np 生成DataFrame数据 df = DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) DataFrame数据预览: A B C D E 0 0.673092 0.230338 -0.171681 0.312303 -0.184813 1 -0.504482 -0.…

使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame 如果我们想要像Excel的筛选那样,只要其中的一行或某几行,可以使用isin()方法,将需要的行的值以列表方式传入,还可以传入字典,指定列进行筛选. 但是如果我们只想要所有内容中不包含特定行的内容,却并没有一个isnotin()方法.我今天的工作就遇到了这样的需求,经常查找之后,发现只能换种方式使用isin()来实现这个需求. 示例如下: In [3]: df = pd.DataFrame([['GD…

Spark SQL 之 DataFrame 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Pyth…

读一张表,对其进行二值化特征转换.可以二值化要求输入类型必须double类型,类型怎么转换呢? 直接利用spark column 就可以进行转换: DataFrame dataset = hive.sql("select age,sex,race from hive_race_sex_bucktizer "); /** * 类型转换 */ dataset = dataset.select(dataset.col("age").cast(DoubleType).as(…

DataFrame 表格型的数据结构 创建DataFrame 可以通过传入dict的方式,DataFrame会自动加上索引,并且列会有序排列 data = {'state':['a', 'b', 'c']}, 'year':[2000, 1000, 2000], 'pop':[1.5, 1.6, 3.4]} frame = DataFrame(data) 可以指定列序列 DataFrame(data,columns = ['year', 'state', 'pop']) 如果传入的数据找不到,就…

1.如果是格式化成Json的話直接 val rdd = df.toJSON.rdd 2.如果要指定格式需要自定义函数如下: //格式化具体字段条目 def formatItem(p:(StructField,Any)):String={ p match { case (sf,a) => sf.dataType match { case StringType => "\"" + sf.name + "\":\"" + a +…

1.RDD -> Dataset val ds = rdd.toDS() 2.RDD -> DataFrame val df = spark.read.json(rdd) 3.Dataset -> RDD val rdd = ds.rdd 4.Dataset -> DataFrame val df = ds.toDF() 5.DataFrame -> RDD val rdd = df.toJSON.rdd 6.DataFrame -> Dataset val ds =…