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DataFrame的基本操作函数 Action 操作 1、 collect() 返回值是一个数组,返回dataframe集合所有的行 2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组,返回dataframe集合所有的行 3、 count() 返回一个number类型的,返回dataframe集合的行数 4、 describe(cols: String*) 返回一个通过数学计算的类表值(count, mean, stddev, min, and max),这个可以传多个参数,中间用逗号分隔,如果有字段为空,那么不参与运算,只这对数值类型的字段。 例如df.describe(“age”, “height”).show() 5、 first() 返回第一行 ,类型是row类型 6、 head() 返回第一行 ,类型是row类型 7、 head(n:Int) 返回n行 ,类型是row 类型 8、show() 返回dataframe集合的值默认是20行,返回类型是unit 9、 show(n:Int) 返回n行,,返回值类型是unit 10、 table(n:Int) 返回n行 ,类型是row 类型
================================ Dataframe的基本操作 1、cache() 同步数据的内存 2、columns 返回一个string类型的数组,返回值是所有列的名字 3、dtypes 返回一个string类型的二维数组,返回值是所有列的名字以及类型 4、explan() 打印执行计划 物理的 5、explain(n:Boolean) 输入值为 false 或者true ,返回值是unit 默认是false ,如果输入true将会打印 逻辑的和物理的 6、 isLocal 返回值是Boolean类型,如果允许模式是local返回true 否则返回false 7、 persist(newlevel:StorageLevel) 返回一个dataframe.this.type 输入存储模型类型 8、 printSchema() 打印出字段名称和类型 按照树状结构来打印 9、registerTempTable(tablename:String) 返回Unit,将df的对象只放在一张表里面,这个表随着对象的删除而删除了 10、 schema 返回structType类型,将字段名称和类型按照结构体类型返回 11、 toDF() 返回一个新的dataframe类型的 12、toDF(colnames:String*) 将参数中的几个字段返回一个新的dataframe类型的, 13、 unpersist() 返回dataframe.this.type 类型,去除模式中的数据 14、unpersist(blocking:Boolean) 返回dataframe.this.type类型 true 和 unpersist是一样的作用false 是去除RDD
================================ 集成查询 1、 agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max(“age”), avg(“salary”)) df.groupBy().agg(max(“age”), avg(“salary”)) 2、 agg(exprs: Map[String, String]) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map(“age” -> “max”, “salary” -> “avg”)) df.groupBy().agg(Map(“age” -> “max”, “salary” -> “avg”)) 3、 agg(aggExpr: (String, String), aggExprs: (String, String)) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(Map(“age” -> “max”, “salary” -> “avg”)) df.groupBy().agg(Map(“age” -> “max”, “salary” -> “avg”)) 4、 apply(colName: String) 返回column类型,捕获输入进去列的对象 5、 as(alias: String) 返回一个新的dataframe类型,就是原来的一个别名 6、 col(colName: String) 返回column类型,捕获输入进去列的对象 7、 cube(col1: String, cols: String) 返回一个GroupedData类型,根据某些字段来汇总 8、 distinct 去重 返回一个dataframe类型 9、 drop(col: Column) 删除某列 返回dataframe类型 10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列 返回一个dataframe 11、 except(other: DataFrame) 返回一个dataframe,返回在当前集合存在的在其他集合不存在的 12、 explode[A, B](inputColumn: String, outputColumn: String)(f: (A) ⇒ TraversableOnce[B])(implicit arg0: scala.reflect.api.JavaUniverse.TypeTag[B]) 返回值是dataframe类型,这个 将一个字段进行更多行的拆分 df.explode(“name”,“names”) {name :String=> name.split(" ")}.show(); 将name字段根据空格来拆分,拆分的字段放在names里面 13、 filter(conditionExpr: String): 刷选部分数据,返回dataframe类型 df.filter(“age>10”).show(); df.filter(df(“age”)>10).show(); df.where(df(“age”)>10).show(); 都可以 14、 groupBy(col1: String, cols: String*) 根据某写字段来汇总返回groupedate类型 df.groupBy(“age”).agg(Map(“age” ->“count”)).show(); df.groupBy(“age”).avg().show(); 都可以 15、 intersect(other: DataFrame) 返回一个dataframe,在2个dataframe都存在的元素 16、 join(right: DataFrame, joinExprs: Column, joinType: String) 一个是关联的dataframe, 第二个关联的条件, 第三个关联的类型:inner, outer, left_outer, right_outer, leftsemi df.join(ds,df(“name”)===ds(“name”) and df(“age”)===ds(“age”),“outer”).show(); 17、 limit(n: Int) 返回dataframe类型 取n 条数据出来 18、 na: DataFrameNaFunctions , 可以调用dataframenafunctions的功能区做过滤 df.na.drop().show(); 删除为空的行 19、 orderBy(sortExprs: Column*) 做alise排序 20、 select(cols:string*) dataframe 做字段的刷选 df.select($“colA”, $“colB” + 1) 21、 selectExpr(exprs: String*) 做字段的刷选 df.selectExpr(“name”,“name as names”,“upper(name)”,“age+1”).show(); 22、 sort(sortExprs: Column*) 排序 df.sort(df(“age”).desc).show(); 默认是asc 23、 unionAll(other:Dataframe) 合并 df.unionAll(ds).show(); 24、 withColumnRenamed(existingName: String, newName: String) 修改列表 df.withColumnRenamed(“name”,“names”).show(); 25、 withColumn(colName: String, col: Column) 增加一列 df.withColumn(“aa”,df(“name”)).show(); |
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