pandas和spark的dataframe互转
pandas的dataframe转spark的dataframe
from pyspark.sql import SparkSession
# 初始化spark会话
spark = SparkSession \
.builder \
.getOrCreate()
spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df)
spark的dataframe转pandas的dataframe
import pandas as pd
pandas_df = spark_df.toPandas()
由于pandas
的方式是单机版的,即toPandas()
的方式是单机版的,所以参考breeze_lsw改成分布式版本:
import pandas as pd
def _map_to_pandas(rdds):
return [pd.DataFrame(list(rdds))]
def topas(df, n_partitions=None):
if n_partitions is not None: df = df.repartition(n_partitions)
df_pand = df.rdd.mapPartitions(_map_to_pandas).collect()
df_pand = pd.concat(df_pand)
df_pand.columns = df.columns
return df_pand
pandas_df = topas(spark_df)
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】凌霞软件回馈社区,博客园 & 1Panel & Halo 联合会员上线
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 深入理解 Mybatis 分库分表执行原理
· 如何打造一个高并发系统?
· .NET Core GC压缩(compact_phase)底层原理浅谈
· 现代计算机视觉入门之:什么是图片特征编码
· .NET 9 new features-C#13新的锁类型和语义
· Spring AI + Ollama 实现 deepseek-r1 的API服务和调用
· 《HelloGitHub》第 106 期
· 数据库服务器 SQL Server 版本升级公告
· 深入理解Mybatis分库分表执行原理
· 使用 Dify + LLM 构建精确任务处理应用