极客笔记PySpark 如何从 PySpark DataFrame 中随机取一行
在本文中，我们将介绍如何从 PySpark DataFrame 中随机取一行。PySpark 是 Apache Spark 在Python上的开源API，可以在大规模数据处理、机器学习和数据分析等领域发挥重要作用。
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方法一：使用randomSplit函数和take函数
可以使用randomSplit函数将DataFrame分割为两个部分，然后使用take函数从其中一个部分中取一行数据。以下是具体步骤：
- 导入相关的库和模块：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import rand
- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.appName("random_row").getOrCreate()
- 读取DataFrame数据：
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)
- 使用randomSplit函数将DataFrame分割为两个部分，分割比例可以根据实际情况进行调整，这里以70%和30%为例：
train_df, test_df = df.randomSplit([0.7, 0.3], seed=42)
- 使用take函数从train_df中随机取一行数据，返回的是一个list：
random_row = train_df.take(1)
print(random_row)
示例结果：
[Row(col1=1, col2='a', col3=1.1)]
方法二：使用orderBy函数和limit函数
可以使用orderBy函数对DataFrame进行排序，并使用limit函数取出第一行数据，实现随机取一行的效果。以下是具体步骤：
- 导入相关的库和模块：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import rand
- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.appName("random_row").getOrCreate()
- 读取DataFrame数据：
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)
- 使用orderBy函数对DataFrame进行排序，使用rand函数指定随机排序的列：
df = df.orderBy(rand())
- 使用limit函数取出第一行数据：
random_row = df.limit(1).collect()[0]
print(random_row)
示例结果：
Row(col1=3, col2='c', col3=2.2)
使用orderBy函数和limit函数的方法更加简洁，但对于大规模的数据集，使用randomSplit函数和take函数的方法更加高效。
总结
本文介绍了两种从PySpark DataFrame中随机取一行的方法。方法一是使用randomSplit函数将DataFrame分割为两个部分，再使用take函数取出一行；方法二是使用orderBy函数对DataFrame进行排序，并使用limit函数取出第一行数据。根据实际需求选择合适的方法，可以轻松地实现从PySpark DataFrame中随机取一行的操作。