Pyspark中的ROW对象使用

本文主要是介绍Pyspark中的ROW对象使用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Pyspark中的ROW对象使用

Row对象介绍

在PySpark中，Row对象是DataFrame的基本组成单元，它封装了DataFrame中的每一行数据。每行数据以Row对象的形式存在，其中包含了该行的各个字段值。这些字段值可以像属性一样被访问，使得处理数据变得更加直观和方便。Row对象的创建和使用，使得PySpark能够以更加结构化的方式处理数据，提高了数据处理效率和便利性。

Row对象创建

from pyspark import SparkSession,Row
from pyspark import SparkContext,SparkConfconf = SparkConf()
conf.setAppName('ldsx_create_rdd')
conf.setMaster('local[*]')# 初始化对象
spark = SparkSession.builder.config(conf=conf).getOrCreate()#创建Row对象
fields = ["name", "age", "height"]
schema = Row(*fields)
data1 = schema('ldsx',18,183)
#print内容
Row(name='ldsx', age=18, height=183)#可以直接通过属性访问
data1.name
# 可以通过索引访问
data1[0]

使用Row对象创建DataFrame

Row对象是DataFrame的基本组成单元

# 创建包含row对象的列表
row_list = [schema(1,2,3),schema(2,3,4),schema('ldsx',3,4)]
# 打印信息
>>[Row(name=1, age=2, height=3), Row(name=2, age=3, height=4), Row(name='ldsx', age=3, height=4)]
# 使用row对象创建dataframe
df_1 = spark.createDataFrame(row_list)
df_1.show()
'''
+----+---+------+
|name|age|height|
+----+---+------+
|   1|  2|     3|
|   2|  3|     4|
|ldsx|  3|     4|
+----+---+------+
'''

DataFrame转换为row对象

# 拉去数据到dirver端，在生产中慎用collect
df_1.rdd.collect()
>>[Row(name='Alice', age=25, score=None), Row(name='Bob', age=None, score=30), Row(name='John', age=35, score=40)]
# 可以在map中进行处理 lambda 可以换成专门处理方法,这个传入lambda的x就是row对象
df.rdd.map(lambda x:print(x)).count() #count作用触发map

Row对象包含的方法

asDict()

转换成字典

from pyspark import SparkSession,Row
from pyspark import SparkContext,SparkConf
#创建Row对象
data2 = Row(name='ldsx2', age=18, height=183)#row对象转换dict结构
data1.asDict()
#输出内容
>>{'name': 'ldsx2', 'age': 18, 'height': 183}#row对象中包含row对象 使用True参数内部也会转换
Row(ldsx=1, val=Row(name='a', age=2)).asDict()
>>{'ldsx': 1, 'val': Row(name='a', age=2)}
Row(ldsx=1, val=Row(name='a', age=2)).asDict(True) #True内部也转换
>>{'ldsx': 1, 'val': {'name': 'a', 'age': 2}}

count()

统计值出现的次数

# count只能统计外层值 这种值为Row对象的里面如果值存在1 也不会统计
Row(ldsx=1, val=Row(name='a', age=1),ldsx3=1).count(1) 
#返回值为1的个数
>>2

index()

index(value[, start, stop])

类似python list中index方法
value：要查询的值
start ：查找的起始位置 可选
stop：查找的结束位置 可选

#row对象里面值row对象不查询
Row(ldsx=1, val=Row(ldsx=1, age=1),ldsx3=1,ldsx4=1).index(1,1,5)
#返回搜索索引范围1~5中值为1的索引编号
>>2# 查找不存在的元素报错，通过报错也可知index方法是吧row对象当成了一个tuple进行查询的
'''
Row(ldsx=1, val=Row(ldsx=1, age=1),ldsx3=1,ldsx4=1).index(9,1,5)
Traceback (most recent call last):File "/home/ldsx/down_load/pycharm_data/pycharm-community-2024.2/plugins/python-ce/helpers/pydev/_pydevd_bundle/pydevd_exec2.py", line 3, in Execexec(exp, global_vars, local_vars)File "<input>", line 1, in <module>
ValueError: tuple.index(x): x not in tuple
'''
#所以我们肯定也可以使用索引位置进行row对象内的元素访问如
data1 = Row(ldsx=1, val=Row(ldsx=1, age=1),ldsx3=1,ldsx4=1)
data1[0]
#返回
>>1

这篇关于Pyspark中的ROW对象使用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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