在Apache Spark中使用pyspark进行数据帧转置

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在Apache Spark中使用pyspark进行数据帧转置

python

我有一个df具有以下结构的数据框：

+-----+-----+-----+-------+
|  s  |col_1|col_2|col_...|
+-----+-----+-----+-------+
| f1  |  0.0|  0.6|  ...  |
| f2  |  0.6|  0.7|  ...  |
| f3  |  0.5|  0.9|  ...  |
|  ...|  ...|  ...|  ...  |

我想计算此数据帧的转置，因此看起来像

+-------+-----+-----+-------+------+
|  s    | f1  | f2  | f3    |   ...|
+-------+-----+-----+-------+------+
|col_1  |  0.0|  0.6|  0.5  |   ...|
|col_2  |  0.6|  0.7|  0.9  |   ...|
|col_...|  ...|  ...|  ...  |   ...|

我将这两个解决方案绑定在一起，但是它返回的数据框没有指定的使用方法：

方法1：

 for x in df.columns:
    df = df.pivot(x)

方法2：

df = sc.parallelize([ (k,) + tuple(v[0:]) for k,v in df.items()]).toDF()

我怎样才能解决这个问题。

阅读 211

2021-01-20

共1个答案

小编典典

如果数据足够小以至于可以转置（不以聚合为中心），则可以将其转换为Pandas DataFrame：

df = sc.parallelize([
    ("f1", 0.0, 0.6, 0.5),
    ("f2", 0.6, 0.7, 0.9)]).toDF(["s", "col_1", "col_2", "col_3"])

df.toPandas().set_index("s").transpose()
s       f1   f2
col_1  0.0  0.6
col_2  0.6  0.7
col_3  0.5  0.9

如果太大，Spark将无济于事。SparkDataFrame按行分配数据（尽管本地使用列式存储），因此单个行的大小限于本地内存。

2021-01-20