查看 Spark Dataframe 列的内容答案

【问题标题】：Viewing the content of a Spark Dataframe Column查看 Spark Dataframe 列的内容
【发布时间】：2015-09-16 09:57:56
【问题描述】：

我使用的是 Spark 1.3.1。

我正在尝试在 Python 中查看 Spark 数据框列的值。使用 Spark 数据框，我可以通过 df.collect() 查看数据框的内容，但据我所知，对于 Spark 数据框列没有这种方法。

例如，数据框 df 包含名为 'zip_code' 的列。所以我可以做df['zip_code']，它会变成pyspark.sql.dataframe.Column 类型，但我找不到查看df['zip_code'] 中的值的方法。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以访问底层RDD 并对其进行映射

df.rdd.map(lambda r: r.zip_code).collect()

如果您不介意使用Row 对象包装的结果，您也可以使用select：

df.select('zip_code').collect()

最后，如果你只是想检查内容，那么show 方法就足够了：

df.select('zip_code').show()

【讨论】：

这里有问题的问题不是，“如何查看Dataframe的内容，而只有一列它？”，而是 “给定一个 Column 类型的对象，并且没有 Dataframe 类型的对象，我如何查看它的内容列？
@JordanPilat 你没有。 Column 不受任何执行计划的限制。它只不过是一个符号。
好答案！澄清一下，Column 本身不包含任何数据，仅表示 1 或更多 特定 DataFrame 列的一系列 0 或更多 转换。因此，在生成它的DataFrame 的上下文之外引用它是没有意义的。对吗？
@JordanPilat 它可以从表达式构造，但归根结底，它本身没有任何意义。考虑一下：$"foo"。它创建了一个ColumnName 类的对象，它是Column 的子类。单独它没有任何意义。我可以使用不同的 DF 对其进行评估并获得不同的结果（或异常）。如果您曾经使用过 R，请考虑 formulas。

【解决方案2】：

查看完整内容：

df.select("raw").take(1).foreach(println)

（show 将向您展示概览）。

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以简单地写：

df.select('your column's name').show()

在您的情况下，它将是：

df.select('zip_code').show()

【讨论】：