＜class ‘pyspark.sql.dataframe.DataFrame‘＞

在 PySpark 中，DataFrame 是一个分布式数据集，类似于 Pandas 中的 DataFrame。DataFrame 提供了许多内置的方法来帮助你处理数据。以下是一些常用的 DataFrame 方法及其简要说明：

1、数据查询和选择

1. select()：

   • 选择 DataFrame 中的一个或多个列。
   • 示例：df.select("column1", "column2")

2. selectExpr()：

   • 使用 SQL 表达式选择列。
   • 示例：df.selectExpr("column1 as new_column_name", "column2 + 1 as incremented_column")

3. where() 或 filter()：

   • 根据条件过滤行。
   • 示例：df.where(col("age") > 30) 或 df.filter(col("age") > 30)

4. groupBy()：

   • 对 DataFrame 进行分组，并执行聚合操作。
   • 示例：df.groupBy("city").agg(count("*").alias("count"), sum("age").alias("total_age"))

5. orderBy() 或 sort()：

   • 对 DataFrame 的行进行排序。
   • 示例：df.orderBy(col("age").desc())

6. distinct()：

   • 返回去重后的 DataFrame。
   • 示例：df.distinct()

7. dropDuplicates() 或 drop_duplicates()：

   • 根据某些列去重。
   • 示例：df.dropDuplicates(["column1"])

8. head()：

   • 获取 DataFrame 的前几行。
   • 示例：df.head(5)

9. show()：

   • 显示 DataFrame 的内容。
   • 示例：df.show()

10. collect()：

    • 将 DataFrame 的内容收集到驱动程序内存中。
    • 示例：df.collect()

2、数据转换

1. withColumn()：

   • 添加或更新 DataFrame 中的列。
   • 示例：df.withColumn("new_column", col("old_column") + 1)

2. withColumnRenamed()：

   • 重命名 DataFrame 中的列。
   • 示例：df.withColumnRenamed("old_column_name", "new_column_name")

3. drop()：

   • 删除 DataFrame 中的列。
   • 示例：df.drop("column_to_drop")

4. fillna() 或 na.fill()：

   • 替换 DataFrame 中的空值。
   • 示例：df.fillna(0) 或 df.na.fill(0)

5. replace()：

   • 替换 DataFrame 中的值。
   • 示例：df.replace("old_value", "new_value")

3、数据连接

1. join()：

   • 连接两个 DataFrame。
   • 示例：df1.join(df2, "common_column", "inner")

2. union()：

   • 合并两个 DataFrame。
   • 示例：df1.union(df2)

3. subtract()：

   • 从一个 DataFrame 中减去另一个 DataFrame 的行。
   • 示例：df1.subtract(df2)

4. intersect()：

   • 获取两个 DataFrame 的交集。
   • 示例：df1.intersect(df2)

4、数据读写

1. write：

   • 将 DataFrame 写入文件或数据库。
   • 示例：df.write.csv("path/to/directory")

2. read：

   • 从文件或数据库读取数据并创建 DataFrame。
   • 示例：spark.read.csv("path/to/directory")

3. saveAsTable()：

   • 将 DataFrame 保存为 Hive 表。
   • 示例：df.saveAsTable("my_table")

4. createOrReplaceTempView()：

   • 将 DataFrame 注册为临时视图。
   • 示例：df.createOrReplaceTempView("my_temp_view")

5. createOrReplaceGlobalTempView()：

   • 将 DataFrame 注册为全局临时视图。
   • 示例：df.createOrReplaceGlobalTempView("my_global_temp_view")

5、其他实用方法

1. cache()：

   • 缓存 DataFrame 以加快后续操作的速度。
   • 示例：df.cache()

2. persist()：

   • 持久化 DataFrame 以提高性能。
   • 示例：df.persist() 或 df.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)

3. count()：

   • 计算 DataFrame 中的行数。
   • 示例：df.count()

4. describe()：

   • 描述 DataFrame 中的统计信息。
   • 示例：df.describe()

5. explain()：

   • 显示 DataFrame 的逻辑和物理执行计划。
   • 示例：df.explain()

这些方法可以帮助进行数据处理、清洗、转换和分析。