jupyter笔记本中的spark vs pandas数据框（带有大列）head（n）答案

【问题标题】：spark vs pandas dataframe (with large columns) head(n) in jupyter notebookjupyter笔记本中的spark vs pandas数据框（带有大列）head（n）
【发布时间】：2018-06-13 06:45:11
【问题描述】：

如今，数据具有大量特征。为了获得数据的简短摘要，人们将数据加载到数据框中并使用head() 方法来显示它。使用 Jupyter Notebooks（使用 Toree for scala）运行实验是很常见的。

Spark (scala) 适合处理大量数据，但其head() 方法不会在水平滚动的笔记本中显示列标题。

Pandas 数据框头 Spark Scala 数据帧头

我知道您可以使用 .columns 在 scala 数据框中获取列标题，但打印它不会沿数据列显示标题，因此难以理解。

【问题讨论】：

标签： scala pandas apache-spark apache-spark-sql jupyter-notebook

【解决方案1】：

试试df.show(n=20, truncate=False)，而不是df.head(20)。这是详细的documentation。

【讨论】：

对于python，我可以同时使用pyspark和pandas，所以不会出现这样的问题。问题是关于 scala 中的 spark（您的文档：pyspark，正确的文档：spark.apache.org/docs/latest/api/scala/…）。 df.show() 的输出对于大量列是不可读的。
我已经试过了，它给出了垃圾输出。尝试使用 100 列的数据框。事实上，Scala 版本还有一个参数“vertical”，但它是垂直逐行显示的。但是，我正在寻找像 df.head(10) 这样可水平滚动的漂亮表格显示，但带有可滚动的列标题。
Pandas 与 jupyter 紧密结合，所以它可以做很多好事。但这是诀窍，将您的 spark 数据帧转换为 pandas 数据帧。我现在没有可以试用的 jupyter 希望这能解决您的问题df.limit(20).toPandas().head()
您没有遇到问题。这是关于 scala spark，而不是 pyspark。 toPandas 不适用于 scala。