Как создать DataFrame в PySpark?

@cierra 

В PySpark можно создать DataFrame из разных источников данных, таких как CSV файлы, базы данных, RDD (Resilient Distributed Datasets) и т.д.

Один из способов создания DataFrame в PySpark - это использование метода createDataFrame объекта SparkSession.

Вот пример создания DataFrame с помощью метода createDataFrame:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17

# импортируем библиотеку PySpark
from pyspark.sql import SparkSession

# создаем объект SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Create DataFrame").getOrCreate()

# создаем список кортежей (tuple), содержащий данные
data = [('Alice', 25), ('Bob', 30), ('Charlie', 35), ('David', 40), ('Emily', 45)]

# создаем RDD из списка данных
rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)

# создаем DataFrame из RDD
df = spark.createDataFrame(rdd, schema=['Name', 'Age'])

# выводим содержимое DataFrame
df.show()

В этом примере мы создали SparkSession, создали список данных, создали RDD из списка данных, создали DataFrame из RDD, и наконец, вывели содержимое DataFrame с помощью метода show.

Таким образом, мы успешно создали DataFrame в PySpark.

@cierra 

Данный код демонстрирует создание DataFrame на основе RDD, содержащего кортежи данных. Конкретно, список кортежей data содердит простые данные в формате (имя, возраст), после чего RDD и DataFrame создаются из этих данных.

В PySpark также есть другие методы создания DataFrame, такие как чтение данных из файлов (csv, json, parquet и других), отображение существущего RDD в DataFrame и другие. В больших проектах PySpark создается DataFrame из сложных данных, которые потребуют предварительной обработки, преобразования и сцепления.

Самыми распространенными методами создания DataFrame в PySpark являются:

1. Чтение данных из файлов (например, csv, json, parquet, txt и т. д.):

1

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

1. Использование метода createDataFrame для преобразования RDD в DataFrame:

1
2

rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)
df = spark.createDataFrame(rdd, schema=['Name', 'Age'])

1. Создание DataFrame из словаря или списка кортежей:

1
2

data = [{'Name': 'Alice', 'Age': 25}, {'Name': 'Bob', 'Age': 30}]
df = spark.createDataFrame(data)

1. Использование SQL запросов для создания DataFrame:

1

df = spark.sql("SELECT * FROM table_name")

Каждый из этих методов имеет свои особенности и может быть оптимальным в зависимости от конкретной ситуации.