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
淦暴尼14 小时前
基于spark的二手房数据分析可视化系统
大数据·分布式·数据分析·spark
云淡风轻~~2 天前
从 CSV文件的加载、分区和处理 来理解 Spark RDD
大数据·分布式·spark
万能小锦鲤2 天前
《大数据技术原理与应用》实验报告七 熟悉 Spark 初级编程实践
hive·hadoop·ubuntu·flink·spark·vmware·实验报告
搞数据的小杰3 天前
spark广播表大小超过Spark默认的8GB限制
大数据·数据库·分布式·spark
isNotNullX3 天前
数据怎么分层?从ODS、DW、ADS三大层一一拆解!
大数据·开发语言·数据仓库·分布式·spark
一切顺势而行3 天前
flink 和 spark 架构的对比
架构·flink·spark
线条14 天前
Spark 单机模式安装与测试全攻略
大数据·分布式·spark
贝塔西塔6 天前
PySpark中python环境打包和JAR包依赖
大数据·开发语言·python·spark·jar·pyspark
抛砖者7 天前
hive/spark sql中unix_timestamp 函数的坑以及时间戳相关的转换
hive·sql·spark