Spark中给读取到的数据 的列 重命名的几种方式!

目录

一、第一种 (withColumnRenamed)

二、第二种(toDF)

[三、第三种( toDF(*tuple1) )](#三、第三种( toDF(*tuple1) ))

[四、 第四种(schema)](#四、 第四种(schema))

五、假如文件里自带有列名的情况(option)


一、第一种 (withColumnRenamed)

假设要把如下a.csv的数据读取出来并分析:

(注意:csv会自动按照","给切分开 可以指定 option(sep,"\t")自定义切分符)

复制代码
1,yuwen,43
1,shuxue,55
2,yuwen,77
2,shuxue,88
3,yuwen,98
3,shuxue,65
3,yingyu,88

withColumnRenamed("默认列名","自定义列名")

python 复制代码
    # 获取sparkSession对象
    spark = SparkSession.builder.master("local[2]").appName("第一种方法").config(
        "spark.sql.shuffle.partitions", 2).getOrCreate()
    # 给文件的每一列命名
   df=spark.read.csv("***文件位置****").withColumnRenamed("_c0","id").withColumnRenamed("_c1","subject").withColumnRenamed("_c2","score")
   df.createOrReplaceTempView("scores")
   df.show(truncate=False)

查询结果:

二、第二种(toDF)

toDF("列名","列名","列名")

python 复制代码
# 获取sparkSession对象
spark = SparkSession.builder.master("local[2]").appName("第一种方法").config(
        "spark.sql.shuffle.partitions", 2).getOrCreate()
# 给文件的每一列命名 
df2=spark.read.csv("***文件位置****").toDF("id","subject","score")
df2.show()

查询结果:

三、第三种( toDF(*tuple1) )

toDF(*元组)

python 复制代码
# 获取sparkSession对象
spark = SparkSession.builder.master("local[2]").appName("第一种方法").config(
        "spark.sql.shuffle.partitions", 2).getOrCreate()
# 给文件的每一列命名 
tuple1=("id","subject","score")
df3=spark.read.csv("***文件位置***").toDF(*tuple1)
df3.show()

查询结果:

四、 第四种(schema)

自定义表结构schema

python 复制代码
# 获取sparkSession对象
spark = SparkSession.builder.master("local[2]").appName("第一种方法").config(
        "spark.sql.shuffle.partitions", 2).getOrCreate()
# 给文件的每一列命名 
score_schema=StructType([
       StructField("id",IntegerType(),True),
       StructField("name",StringType(),True),
       StructField("score",DoubleType(),True),
 ])
df4=spark.read.csv('***文件位置***',schema=score_schema)
df4.show()

查询结果:

五、假如文件里自带有列名的情况(option)

如果文件里是如下数据:

复制代码
id,username,math,computer,english
1,huangbo,34,58,58
2,xuzheng,45,87,45
3,wangbaoqiang,76,34,89

可以直接让第一行成为列明,使用option即可:

python 复制代码
# 获取sparkSession对象
spark = SparkSession.builder.master("local[2]").appName("第一种方法").config(
        "spark.sql.shuffle.partitions", 2).getOrCreate()
# 给文件添加表头
df4=spark.read.format("csv").option("header", "true").load("../../datas/zuoye/1104/03.txt")
df4.show(truncate=False)
相关推荐
武子康1 天前
大数据-99 Spark Streaming 数据源全面总结:原理、应用 文件流、Socket、RDD队列流
大数据·后端·spark
计算机毕业设计木哥2 天前
计算机毕设选题推荐:基于Java+SpringBoot物品租赁管理系统【源码+文档+调试】
java·vue.js·spring boot·mysql·spark·毕业设计·课程设计
IT毕设梦工厂2 天前
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的客户购物订单数据分析与可视化系统-Hadoop-Spark-数据可视化-BigData
大数据·hadoop·数据分析·spark·毕业设计·源码·bigdata
大数据CLUB2 天前
基于spark的澳洲光伏发电站选址预测
大数据·hadoop·分布式·数据分析·spark·数据开发
计算机编程小央姐2 天前
跟上大数据时代步伐:食物营养数据可视化分析系统技术前沿解析
大数据·hadoop·信息可视化·spark·django·课程设计·食物
孟意昶3 天前
Spark专题-第一部分:Spark 核心概述(2)-Spark 应用核心组件剖析
大数据·spark·big data
智海观潮3 天前
Spark SQL | 目前Spark社区最活跃的组件之一
大数据·spark
盛源_013 天前
hadoop的api操作对象存储
hdfs·spark
欧阳方超3 天前
Spark(1):不依赖Hadoop搭建Spark环境
大数据·hadoop·spark