目錄

• 前言
• 正文
• • 創(chuàng)建沒有schema的DataFrame
  • 創(chuàng)建有schema的DataFrame
  • • 直接創(chuàng)建空的DataFrame
    • • 法1：直接傳遞 [ ]
    • 通過空RDD創(chuàng)建空DataFrame
    • • 法2：通過spark.createDataFrame(rdd)函數(shù)
      • 法3：通過rdd.toDF函數(shù)
• 總結(jié)

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做大數(shù)據(jù)分析時，經(jīng)常會使用到空的DataFrame，直接給spark.createDataFrame傳遞空的Pandas DataFrame會報錯：

spark.createDataFrame(data=pd.DataFrame(data=None,columns=['pageid','uid']))
# 報錯：
ValueError: can not infer schema from empty dataset

因此總結(jié)了幾種可以成功創(chuàng)建空的spark DataFrame的方法。

參考：None

正文 創(chuàng)建沒有schema的DataFrame

df_empty = spark.createDataFrame([], StructType([]))
df_empty.printSchema()
"""
輸出:
root
"""

創(chuàng)建有schema的DataFrame

創(chuàng)建schema:

from pyspark.sql.types import StructType,StructField, StringType
schema = StructType([
  StructField('pageid', StringType(), True),
  StructField('uid', StringType(), True)
  ])

# 查看schema  
print(schema.simpleString())
"""
輸出:
struct"""

直接創(chuàng)建空的DataFrame 法1：直接傳遞 [ ]

df_empty1 = spark.createDataFrame([], schema)
df_empty1.printSchema()
"""
輸出:
root
 |-- pageid: string (nullable = true)
 |-- uid: string (nullable = true)

"""

通過空RDD創(chuàng)建空DataFrame

可以通過兩種方式創(chuàng)建空的rdd:

rdd1 = spark.sparkContext.emptyRDD()
rdd2 = spark.sparkContext.parallelize([])

法2：通過spark.createDataFrame(rdd)函數(shù)

df_empty2 = spark.createDataFrame(rdd1,schema)
df_empty2.printSchema()
"""
輸出:
root
 |-- pageid: string (nullable = true)
 |-- uid: string (nullable = true)
"""

法3：通過rdd.toDF函數(shù)

df_empty3 = rdd1.toDF(schema)
df_empty3.printSchema()
"""
輸出:
root
 |-- pageid: string (nullable = true)
 |-- uid: string (nullable = true)
"""

總結(jié)

推薦使用通過“法1”，流程簡單：

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType
schema = StructType([
  StructField('pageid', StringType(), True),
  StructField('uid', StringType(), True)
  ])
df_empty1 = spark.createDataFrame([], schema)

完。

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