我有一个数据框" df"列[' name',' age']
我使用df.rdd.saveAsTextFile("..")
保存了数据框,将其保存为rdd。我加载了保存的文件,然后collect()给了我以下结果。
a = sc.textFile("\mee\sample")
a.collect()
Output:
[u"Row(name=u'Alice', age=1)",
u"Row(name=u'Alice', age=2)",
u"Row(name=u'Joe', age=3)"]
这不是行的rdd。
a.map(lambda g:g.age).collect()
AttributeError: 'unicode' object has no attribute 'age'
有没有办法将数据帧保存为没有列名和行关键字的普通rdd? 我想保存数据框,以便在加载文件和收集时应该给我如下:
a.collect()
[(Alice,1),(Alice,2),(Joe,3)]
答案 0 :(得分:1)
这是正常的RDD[Row]
。问题是,当你saveAsTextFile
加载textFile
时,你获得的是一堆字符串。如果要保存对象,则应使用某种形式的序列化。例如pickleFile
:
from pyspark.sql import Row
df = sqlContext.createDataFrame(
[('Alice', 1), ('Alice', 2), ('Joe', 3)],
("name", "age")
)
df.rdd.map(tuple).saveAsPickleFile("foo")
sc.pickleFile("foo").collect()
## [('Joe', 3), ('Alice', 1), ('Alice', 2)]
答案 1 :(得分:0)
我认为你可以这样做:
a.map(lambda x:(x[0],x[1])).collect()