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:

pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换实例

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。

华山资源网 Design By www.eoogi.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
华山资源网 Design By www.eoogi.com