如何以表格格式显示 PySpark 数据帧？
原文:https://www . geesforgeks . org/how-display-a-py spark-data frame-in-table-format/
在本文中，我们将以表格格式显示 PySpark 数据帧的数据。我们将使用 show() 功能和topands功能以所需的格式显示数据帧。
show(): 用于显示数据帧。
语法 : dataframe.show( n，垂直= True，截断= n)
在哪里，
- 数据帧是输入数据帧
- n 是要从顶部显示的行数，如果未指定 n，它将打印数据框中的整行
- vertical 参数指定以垂直格式显示的数据框中的数据(如果为 true ),否则它将像数据框一样以水平格式显示
- truncate 是一个参数 us，用于修剪数据框中作为要修剪的数字给出的值
toPanads(): Pandas 代表一种面板数据结构，用于以像表格一样的二维格式表示数据。
语法 : dataframe.toPandas()
其中，数据帧是输入数据帧
让我们创建一个示例数据帧。
Python 3
# importing module
import pyspark
# importing sparksession from
# pyspark.sql module
from pyspark.sql import SparkSession
# creating sparksession and giving
# an app name
spark = SparkSession.builder.appName('sparkdf').getOrCreate()
# list of employee data with 5 row values
data = [["1", "sravan", "company 1"],
["2", "ojaswi", "company 2"],
["3", "bobby", "company 3"],
["4", "rohith", "company 2"],
["5", "gnanesh", "company 1"]]
# specify column names
columns = ['Employee ID', 'Employee NAME', 'Company Name']
# creating a dataframe from the lists of data
dataframe = spark.createDataFrame(data, columns)
print(dataframe)
输出:
数据框[员工标识:字符串，员工姓名:字符串，公司名称:字符串]
示例 1: 使用不带参数的 show()函数。它将产生我们所拥有的整个数据帧。
Python 3
# Display df using show()
dataframe.show()
输出:
示例 2: 使用以 n 为参数的 show()函数，显示前 n 行。
语法:数据帧显示(n)
其中，n 是一行
代码:
Python 3
# show() function to get 2 rows
dataframe.show(2)
输出:
例 3:
使用 show()函数，垂直=真作为参数。垂直显示数据框中的记录。
语法:数据帧显示(垂直)
垂直可以是真的也可以是假的。
代码:
Python 3
# display dataframe evrtically
dataframe.show(vertical = True)
输出:
示例 4: 使用 show()函数，参数为 truncate。在所有列的每个值中显示第一个字母
Python 3
# display dataframe with truncate
dataframe.show(truncate = 1)
输出:
示例 5: 对所有参数使用 show()。
Python 3
# display dataframe with all parameters
dataframe.show(n=3,vertical=True,truncate=2)
输出:
示例 6: 使用 toPandas()方法，该方法将其转换为熊猫数据帧，该数据帧看起来非常像表格。
Python 3
# display dataframe by using topandas() function
dataframe.toPandas()
输出:
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