在 Pyspark 中将 Pandas 数据帧转换为 Spark 数据帧的 TypeError答案

【问题标题】：TypeError converting a Pandas Dataframe to Spark Dataframe in Pyspark在 Pyspark 中将 Pandas 数据帧转换为 Spark 数据帧的 TypeError
【发布时间】：2016-05-24 09:45:21
【问题描述】：

我进行了研究，但没有找到任何相关信息。我想将一个简单的 pandas.DataFrame 转换为 spark 数据框，如下所示：

df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', 'c'], 'col2': [1, 2, 3]})
sc_sql.createDataFrame(df, schema=df.columns.tolist())

我得到的错误是：

TypeError: Can not infer schema for type: <class 'str'>

我尝试了一些更简单的方法：

df = pd.DataFrame([1, 2, 3])
sc_sql.createDataFrame(df)

我得到：

TypeError: Can not infer schema for type: <class 'numpy.int64'>

有什么帮助吗？是否需要手动指定架构？

sc_sql 是pyspark.sql.SQLContext，我在 python 3.4 和 spark 1.6 的 jupyter notebook 中。

谢谢！

【问题讨论】：

我试过代码工作正常，没有错误。
它不适合我，不管有没有架构......
您使用的是哪个 spark 版本？
我在 Spark 1.6.1
你用的是什么版本的 Pandas？

标签： python pandas apache-spark pyspark

【解决方案1】：

和你的spark版本有关，最新更新的spark让类型推断更加智能。您可以通过添加这样的架构来解决此问题：

mySchema = StructType([ StructField("col1", StringType(), True), StructField("col2", IntegerType(), True)])
sc_sql.createDataFrame(df,schema=mySchema)

【讨论】：