dataframe操作集锦（提取前几行，合并，入库等）

港控/mmm° 2022-03-08 11:48 1047阅读 0赞

spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。

在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。

首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。

而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。

不得不赞叹dataframe的强大。

具体示例：为了得到样本均衡的训练集，需要对两个数据集中各取相同的训练样本数目来组成，因此用到了这个功能。

scala> val fes = hiveContext.sql(sqlss)
    fes: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr: int, call_count: int, avg_talk_time: double, max_talk_time: int, min_talk_time: int, called_num_count: int, called_lsd: double, null_called_count: int]

scala> val fcount = fes.count()
    fcount: Long = 4371029

scala> val zcfea = hiveContext.sql(sqls2)
    zcfea: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr: int, call_count: int, avg_talk_time: double, max_talk_time: int, min_talk_time: int, called_num_count: int, called_lsd: double, null_called_count: int]

scala> val zcount = zcfea.count()
    zcount: Long = 14208117

scala> val f01 = fes.limit(25000)
    f01: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr: int, call_count: int, avg_talk_time: double, max_talk_time: int, min_talk_time: int, called_num_count: int, called_lsd: double, null_called_count: int]

scala> val f02 = zcfea.limit(25000)
    f02: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr: int, call_count: int, avg_talk_time: double, max_talk_time: int, min_talk_time: int, called_num_count: int, called_lsd: double, null_called_count: int]

scala> val ff=f01.unionAll(f02)
    ff: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr: int, call_count: int, avg_talk_time: double, max_talk_time: int, min_talk_time: int, called_num_count: int, called_lsd: double, null_called_count: int]

scala> ff.registerTempTable("ftable01")

scala> hiveContext.sql("create table shtrainfeature as select * from ftable01")
    res1: org.apache.spark.sql.DataFrame = []

###### 最后附上dataframe的一些操作及用法： ######

#### DataFrame 的函数 ####

###### Action 操作 ######

1.  collect() ,返回值是一个数组，返回dataframe集合所有的行
2.  collectAsList() 返回值是一个java类型的数组，返回dataframe集合所有的行
3.  count() 返回一个number类型的，返回dataframe集合的行数
4.  describe(cols: String\*) 返回一个通过数学计算的类表值(count, mean, stddev, min, and max)，这个可以传多个参数，中间用逗号分隔，如果有字段为空，那么不参与运算，只这对数值类型的字段。例如df.describe(“age”, “height”).show()
5.  first() 返回第一行 ，类型是row类型
6.  head() 返回第一行 ，类型是row类型
7.  head(n:Int)返回n行 ，类型是row 类型
8.  show()返回dataframe集合的值 默认是20行，返回类型是unit
9.  show(n:Int)返回n行，，返回值类型是unit
10. table(n:Int) 返回n行 ，类型是row 类型

dataframe的基本操作

1.  cache()同步数据的内存
2.  columns 返回一个string类型的数组，返回值是所有列的名字
3.  dtypes返回一个string类型的二维数组，返回值是所有列的名字以及类型
4.  explan()打印执行计划 物理的
5.  explain(n:Boolean) 输入值为 false 或者true ，返回值是unit 默认是false ，如果输入true 将会打印 逻辑的和物理的
6.  isLocal 返回值是Boolean类型，如果允许模式是local返回true 否则返回false
7.  persist(newlevel:StorageLevel) 返回一个dataframe.this.type 输入存储模型类型
8.  printSchema() 打印出字段名称和类型 按照树状结构来打印
9.  registerTempTable(tablename:String) 返回Unit ，将df的对象只放在一张表里面，这个表随着对象的删除而删除了
10. schema 返回structType 类型，将字段名称和类型按照结构体类型返回
11. toDF()返回一个新的dataframe类型的
12. toDF(colnames：String\*)将参数中的几个字段返回一个新的dataframe类型的，
13. unpersist() 返回dataframe.this.type 类型，去除模式中的数据
14. unpersist(blocking:Boolean)返回dataframe.this.type类型 true 和unpersist是一样的作用false 是去除RDD

###### 集成查询： ######

1.  agg(expers:column\*) 返回dataframe类型 ，同数学计算求值  
    df.agg(max(“age”), avg(“salary”))  
    df.groupBy().agg(max(“age”), avg(“salary”))
2.  agg(exprs: Map\[String, String\]) 返回dataframe类型 ，同数学计算求值 map类型的  
    df.agg(Map(“age” -> “max”, “salary” -> “avg”))  
    df.groupBy().agg(Map(“age” -> “max”, “salary” -> “avg”))
3.  agg(aggExpr: (String, String), aggExprs: (String, String)\*) 返回dataframe类型 ，同数学计算求值  
    df.agg(Map(“age” -> “max”, “salary” -> “avg”))  
    df.groupBy().agg(Map(“age” -> “max”, “salary” -> “avg”))
4.  apply(colName: String) 返回column类型，捕获输入进去列的对象
5.  as(alias: String) 返回一个新的dataframe类型，就是原来的一个别名
6.  col(colName: String) 返回column类型，捕获输入进去列的对象
7.  cube(col1: String, cols: String\*) 返回一个GroupedData类型，根据某些字段来汇总
8.  distinct 去重 返回一个dataframe类型
9.  drop(col: Column) 删除某列 返回dataframe类型
10. dropDuplicates(colNames: Array\[String\]) 删除相同的列 返回一个dataframe
11. except(other: DataFrame) 返回一个dataframe，返回在当前集合存在的在其他集合不存在的
12. explode\[A, B\](inputColumn: String, outputColumn: String)(f: (A) ⇒ TraversableOnce\[B\])(implicit arg0: scala.reflect.api.JavaUniverse.TypeTag\[B\]) 返回值是dataframe类型，这个 将一个字段进行更多行的拆分  
    df.explode(“name”,“names”) \{name :String=> name.split(" ")\}.show();  
    将name字段根据空格来拆分，拆分的字段放在names里面
13. filter(conditionExpr: String): 刷选部分数据，返回dataframe类型 df.filter(“age>10”).show(); df.filter(df(“age”)>10).show(); df.where(df(“age”)>10).show(); 都可以
14. groupBy(col1: String, cols: String\*) 根据某写字段来汇总返回groupedate类型 df.groupBy(“age”).agg(Map(“age” ->“count”)).show();df.groupBy(“age”).avg().show();都可以
15. intersect(other: DataFrame) 返回一个dataframe，在2个dataframe都存在的元素
16. join(right: DataFrame, joinExprs: Column, joinType: String)  
    一个是关联的dataframe，第二个关联的条件，第三个关联的类型：inner, outer, left\_outer, right\_outer, leftsemi  
    df.join(ds,df(“name”)===ds(“name”) and df(“age”)===ds(“age”),“outer”).show();
17. limit(n: Int) 返回dataframe类型 去n 条数据出来
18. na: DataFrameNaFunctions ，可以调用dataframenafunctions的功能区做过滤 df.na.drop().show(); 删除为空的行
19. orderBy(sortExprs: Column\*) 做alise排序
20. select(cols:string\*) dataframe 做字段的刷选 df.select($“colA”, $“colB” + 1)
21. selectExpr(exprs: String\*) 做字段的刷选 df.selectExpr(“name”,“name as names”,“upper(name)”,“age+1”).show();
22. sort(sortExprs: Column\*) 排序 df.sort(df(“age”).desc).show(); 默认是asc
23. unionAll(other:Dataframe) 合并 df.unionAll(ds).show();
24. withColumnRenamed(existingName: String, newName: String) 修改列表 df.withColumnRenamed(“name”,“names”).show();
25. withColumn(colName: String, col: Column) 增加一列 df.withColumn(“aa”,df(“name”)).show();

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作者：sparkexpert  
原文：[https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51042970][https_blog.csdn.net_sparkexpert_article_details_51042970]

[https_blog.csdn.net_sparkexpert_article_details_51042970]: https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51042970