RDD 是彈性分散式資料集的縮寫，它是 PySpark 的基本抽象（不可變的物件集合）。RDD 是 PySpark 的主要構建塊。它們被分成較小的塊並在叢集中的節點之間分佈。它支援轉換和操作。PySpark 中的 DataFrame 是 Python 中一個二維帶標籤的資料結構。它用於資料操作和資料分析。它接受不同的資料型別，例如整數、浮點數、字串等。列標籤是唯一的，而行用唯一的索引值標記，這有助於訪問特定的行。 ... 閱讀更多

PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，它提供了一個強大且可擴充套件的大資料處理和分析框架。在使用 PySpark DataFrame 時，瞭解和驗證每一列的資料型別至關重要。準確的列型別驗證可確保資料完整性，並使您能夠準確地執行操作和轉換。在本文中，我們將探討驗證 PySpark DataFrame 列型別的各種方法，並提供示例以更好地理解。PySpark DataFrame 列型別的概述 在 PySpark 中，DataFrame 表示一個組織成命名列的分散式資料集合。每一列都有特定的資料型別，可以是任何 ... 閱讀更多

PySpark 是一個強大的工具，用於在分散式計算環境中處理大型資料集。資料分析中的基本任務之一是將資料轉換為易於處理和分析的格式。在 PySpark 中，資料通常儲存在 DataFrame 中，DataFrame 是組織成命名列的分散式資料集合。在某些情況下，我們可能希望從多個列表建立 PySpark DataFrame。當我們的資料格式不容易從檔案或資料庫載入時，這很有用。例如，我們可能有資料儲存在 Python ... 閱讀更多

為了確保資料準確、可靠並適合預期的分析，資料清理是任何資料分析或資料科學工作中的一個關鍵步驟。Pyspark 中的資料清理功能（如 dropna）使其成為處理大型資料集的強大工具。Pyspark 中的 dropna 函式允許您從包含缺失值或空值的 DataFrame 中刪除行。缺失值或空值可能由於各種原因出現在 DataFrame 中，例如資料不完整、資料輸入錯誤或資料格式不一致。刪除這些行可以幫助確保資料質量 ... 閱讀更多

PySpark 是一個用於大資料處理和分析的開源框架，它提供了處理大型資料集的強大方法。在處理海量資料時，一次處理所有資料通常是不切實際的。資料取樣（包括選擇有代表性的資料子集）對於高效分析至關重要。在 PySpark 中，兩種常用的資料取樣方法是 randomSplit() 和 sample()。這些方法允許我們提取用於不同目的的資料子集，例如測試模型或探索資料模式。在本文中，我們將探討 PySpark 中的 randomSplit() 和 sample() 方法，瞭解它們的區別並學習 ... 閱讀更多

基於 Apache Spark，PySpark 是一個眾所周知的資料處理框架，旨在很好地處理海量資料。PySpark 的 Python 介面使資料科學家和分析師能夠更輕鬆地處理大型資料集。一個常見的資料處理過程是從兩列資料建立字典。字典為查詢和轉換提供鍵值對映。在本文中，我們將瞭解如何使用 PySpark 從兩列資料建立字典。我們將討論各種策略、它們的優勢和效能因素。如果您掌握了此方法，您將能夠有效地 ... 閱讀更多

在本教程中，我們將探討 Python 和 PySpark 強大的組合，以處理大型資料集。PySpark 是一個 Python 庫，它為 Apache Spark 提供了一個介面，Apache Spark 是一個快速且通用的叢集計算系統。透過利用 PySpark，我們可以有效地跨機器叢集分發和處理資料，使我們能夠輕鬆處理大規模資料集。在本文中，我們將深入探討 PySpark 的基礎知識，並演示如何在大型資料集上執行各種資料處理任務。我們將涵蓋關鍵概念，例如 RDD（彈性分散式資料集）和 DataFrame，並展示它們的實際應用 ... 閱讀更多

PySpark 中的 DataFrame 由共享的資料集合定義，可用於在計算機上執行並將資料結構化為行和列格式。行範圍定義資料集中的水平線（根據條件設定多值）。通常，範圍設定最低值和最高值。在 Python 中，我們有一些內建函式，如 filter()、where() 和 collect()，用於在 PySpark 中從 DataFrame 中選擇行範圍。語法 在以下示例中使用以下語法：createDataFrame() 這是 Python 中的內建方法 ... 閱讀更多

PySpark 資料框被定義為分散式資料的集合，可以在不同的機器上使用，並將結構化資料生成到命名列中。術語“切片”通常用於表示資料的劃分。在 Python 中，我們有一些內建函式，如 limit()、collect()、exceptAll() 等，可用於將 PySpark 資料框按行切分為兩個資料框。語法以下語法在示例中使用：limit() 這是 Python 中的一個內建方法，可用於透過指定整數值來設定行的範圍。subtract() ... 閱讀更多

PySpark 是一個分散式資料處理引擎，用於編寫 API 程式碼。PySpark 是 Apache Spark 和 Python 的結合。Spark 是一個大型資料處理平臺，能夠處理 PB 級資料。在 Python 中，我們有一些 PySpark 內建函式，如 orderBy()、sort()、sortBy()、createDataFrame()、collect() 和 asc_nulls_last()，可用於對值進行排序。語法以下語法在示例中使用：createDataFrame() 這是 Python 中的一個內建函式，表示從 PySpark 模組建立 DataFrame 的另一種方式。orderBy() 這是內建的... 閱讀更多