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这里有几种创建数据帧联合的方法,当我们谈论大数据帧时,哪种方法(如果有的话)是最好的/推荐的?我应该先创建一个空数据框还是连续合并到创建的第一个数据框?
空数据框创建
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType
schema = StructType([
StructField("A", StringType(), False),
StructField("B", StringType(), False),
StructField("C", StringType(), False)
])
pred_union_df = spark_context.parallelize([]).toDF(schema)
方法 1 - 边走边合并:
for ind in indications:
fitted_model = get_fitted_model(pipeline, train_balanced_df, ind)
pred = get_predictions(fitted_model, pred_output_df, ind)
pred_union_df = pred_union_df.union(pred[['A', 'B', 'C']])
方法 2 - 最后并集:
all_pred = []
for ind in indications:
fitted_model = get_fitted_model(pipeline, train_balanced_df, ind)
pred = get_predictions(fitted_model, pred_output_df, ind)
all_pred.append(pred)
pred_union_df = pred_union_df.union(all_pred)
还是我全错了?
编辑:方法 2 是不可能的,因为我认为它会来自这个 answer .我必须遍历列表并合并每个数据框。
最佳答案
方法 2 始终是首选,因为它避免了长沿袭问题。
虽然 DataFrame.union
只接受一个 DataFrame 作为参数,但是 RDD.union
做 take a list .鉴于您的示例代码,您可以在调用 toDF
之前尝试合并它们。
如果您的数据在磁盘上,您也可以尝试 load them all at once实现联合,例如,
dataframe = spark.read.csv([path1, path2, path3])
关于python - 如何在 Python 中联合 Spark SQL 数据帧,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45551524/
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