PySpark – 将数据帧拆分为相同数量的行

在 PySpark 中，我们可以将一个数据帧拆分成等长的几个部分。这对于大数据的处理来说非常有用，并且能够提高处理效率。在本文中，我们将介绍如何将数据帧拆分成相同数量的行。

实现步骤

1. 首先，我们需要先将数据帧转换为 RDD。
2. 然后，将 RDD 拆分成等长的几个部分。
3. 最后，将拆分后的 RDD 转换回数据帧。

代码示例

# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession 对象
spark = SparkSession.builder.appName("Split Dataframe into Equal Parts").getOrCreate()

# 创建测试数据帧
df = spark.createDataFrame([(1, "A"), (2, "B"), (3, "C"), (4, "D"), (5, "E"), (6, "F"), (7, "G"), (8, "H"), (9, "I"), (10, "J")], ["id", "value"])

# 将数据帧转换为 RDD
rdd = df.rdd

# 定义每个部分的大小
n = 3

# 将 RDD 拆分成等长的几个部分
rdd_parts = rdd.mapPartitions(lambda iter: [list(iter)[i:i+n] for i in range(0, len(list(iter)), n)]).flatMap(lambda x: x)

# 将拆分后的 RDD 转换回数据帧
df_parts = spark.createDataFrame(rdd_parts, ["id", "value"])

# 打印输出结果
df_parts.show()

代码解释

首先，我们创建了一个测试数据帧，其中包含有 id 和 value 两列数据。

然后，我们使用 rdd 函数把数据帧转换为 RDD。

接下来，我们定义了每个部分的大小 n。

我们使用 mapPartitions() 函数将 RDD 按照我们定义好的大小拆分为几个部分。

然后，我们使用 flatMap() 函数对拆分后的 RDD 进行扁平化处理。

最后，我们使用 createDataFrame() 函数将拆分后的 RDD 转换回数据帧，并打印输出结果。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用 PySpark 将数据帧拆分成相同数量的行。这对于大数据的处理来说非常有用，并且能够提高处理效率。当然，我们也可以根据实际需求调整每个部分的大小。