pySpark 使用键/值从 RDD 创建 DataFrame

【问题标题】：pySpark Create DataFrame from RDD with Key/ValuepySpark 使用键/值从 RDD 创建 DataFrame
【发布时间】：2015-05-02 20:36:09
【问题描述】：

如果我有一个键/值的 RDD（键是列索引），是否可以将其加载到数据框中？例如：

(0,1), (0,1), (0,2), (1,2), (1,10), (1,20), (3,18), (3,18), (3,18)

并让数据框看起来像：

1,2,18
1,10,18
2,20,18

【问题讨论】：

标签： apache-spark pyspark

【解决方案1】：

是的，这是可能的（使用 Spark 1.3.1 测试）：

>>> rdd = sc.parallelize([(0,1), (0,1), (0,2), (1,2), (1,10), (1,20), (3,18), (3,18), (3,18)])
>>> sqlContext.createDataFrame(rdd, ["id", "score"])
Out[2]: DataFrame[id: bigint, score: bigint]

【讨论】：

这是否等同于rdd.toDF( ["id", "score"])？
'RDD' 对象没有属性 'toDF' 。面临这个错误
我使用的是 1.6 spark 和 pyspark。无法加载 sql.SQLContext 并从中创建 DataFrame。

【解决方案2】：

rdd = sc.parallelize([(0,1), (0,1), (0,2), (1,2), (1,10), (1,20), (3,18), (3,18), (3,18)])

df=rdd.toDF(['id','score'])

df.show()

答案是：

+---+-----+
| id|score|
+---+-----+
|  0|    1|
|  0|    1|
|  0|    2|
|  1|    2|
|  1|   10|
|  1|   20|
|  3|   18|
|  3|   18|
|  3|   18|
+---+-----+

【讨论】：