pyspark 读取csv文件创建DataFrame的两种方法

yipeiwu_com7年前Python基础

方法一:用pandas辅助

from pyspark import SparkContext 
from pyspark.sql import SQLContext 
import pandas as pd 
sc = SparkContext()
sqlContext=SQLContext(sc) 
df=pd.read_csv(r'game-clicks.csv') 
sdf=sqlc.createDataFrame(df) 

方法二:纯spark

from pyspark import SparkContext 
from pyspark.sql import SQLContext
sc = SparkContext()
sqlContext = SQLContext(sc)
sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inferschema='true').load('game-clicks.csv')

以上这篇pyspark 读取csv文件创建DataFrame的两种方法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【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

对python 合并 累加两个dict的实例详解

比如说有两个dict:x和y 1.比较快的自己写的, def merge_dict(x,y): for k,v in x.items(): if k in y.k...

Python-Flask:动态创建表的示例详解

今天小编从项目的实际出发,由于项目某一个表的数据达到好几十万条,此时数据的增删查改会很慢;为了增加提高访问的速度,我们引入动态创建表。 代码如下: from app_factory...

python3+selenium实现126邮箱登陆并发送邮件功能

本文实例为大家分享了python3实现126邮箱登陆并发送邮件的具体代码,供大家参考,具体内容如下 基于selenium,使用chrome浏览器,完成126邮箱登陆并发送发邮件功能,暂时...

Pytorch 搭建分类回归神经网络并用GPU进行加速的例子

Pytorch 搭建分类回归神经网络并用GPU进行加速的例子

分类网络 import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable impor...

使用 tf.nn.dynamic_rnn 展开时间维度方式

使用 tf.nn.dynamic_rnn 展开时间维度方式

对于单个的 RNNCell , 使用色的 call 函数进行运算时 ,只是在序列时间上前进了一步 。如使用 x1、 ho 得到此h1, 通过 x2 、 h1 得到 h2 ...