1、读取:

  • sparkDF = spark.read.csv(path)
  • sparkDF = spark.read.text(path)

2、打印:

sparkDF.show()【这是pandas中没有的】:打印内容

sparkDF.head():打印前面的内容

sparkDF.describe():统计信息

sparkDF.printSchema():打印schema,列的属性信息打印出来【这是pandas中没有的】

sparkDF.columns:将列名打印出来

3、选择列

【select函数,原pandas中没有】

sparkDF.select('列名1','列名2‘).show():选择dataframe的两列数据显示出来

sparkDF.select ( sparkDF['列名1']+1 , '列名2' ).show():直接对列1进行操作(值+1)打印出来

4、筛选列:

filter【类似pandas中dataframe的采用列名来筛选功能】

sparkDF.filter ( sparkDF['value'] == 100 ).show():将value这一列值为100的行筛选出来

5、计算不重复值以及统计dataframe的行数

distinct()函数:将重复值去除

sparkDF.count():统计dataframe中有多少行

将评分为100的电影数量统计出来:

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