这篇文章主要介绍了pandas和spark dataframe互相转换实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
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)
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
