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python spark数据分析的语法

2025-07-04 10:21来源：互联网 [ 大 中 小 ]

在Python中使用Apache Spark进行数据分析时，主要使用PySpark库。以下是一些常用的PySpark语法：

    导入库和创建SparkSession：
from pyspark.sql import SparkSessionspark = SparkSession.builder \.appName("Python Spark Data Analysis") \.getOrCreate()
    读取数据源（如CSV、JSON、Parquet等）：
# 从CSV文件中读取数据df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)# 从JSON文件中读取数据df = spark.read.json("data.json")# 从Parquet文件中读取数据df = spark.read.parquet("data.parquet")
    显示数据：
df.show()
    选择、过滤和排序数据：
# 选择特定列selected_columns = df[["column1", "column2"]]# 过滤条件filtered_df = df.filter(df["column1"] > 100)# 排序sorted_df = df.sort(df["column1"].desc())
    分组和聚合数据：
# 分组grouped_df = df.groupBy("column1")# 聚合函数aggregated_df = grouped_df.agg({"column2": "sum", "column3": "mean"})
    连接数据：
# 连接两个DataFramejoined_df = df1.join(df2, on="common_column")
    缓存和持久化数据：
# 缓存DataFramedf.cache()# 持久化DataFramedf.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
    停止SparkSession：
spark.stop()

这些只是PySpark中的一些基本语法，实际的数据分析过程可能涉及更多的操作和技巧。建议查阅官方文档以获取更详细的信息和示例。

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