pyspark学习(一)
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最近想学pyspark，于是想起了要更这个系列，由于本人也是不是特别熟悉，如果有什么错误的地方希望大家多多见谅，要是指正的话那就更好了。条件简陋，只有一台笔记本，于是该系列应该全部都是在本地运行了。首先，pyspark的安装，单机版的Pyspark安装起来也十分简单。
1pip install pyspark
如果出现错误可能是pip版本原因，可以输入以下命令升级pip。
1python -m pip install --upgrade pip
如果还是不可以安装的话，可以从官网下载源文件。然后从文件地址下面进入命令行：
然后运行：
至此Pyspark就安装好了，检查是否成功可以进入python后import pyspark
1：用pyspark建立一个DataFrame
下面就开始让我们来运行一个Pyspark程序吧，pyspark的基础语法与Pandas十分相似，熟悉pandas的话学习起来会很快，废话不多说，让我们开始吧。
1from pyspark.sql import SparkSession
2spark=SparkSession.builder.appName('data_processing').getOrCreate()
3import pyspark.sql.functions as F
4from pyspark.sql.types import *
首先建立一个SparkSession Object，然后建立DataFra me，包含integer和string等5个字段。
1schema=StructType().add("user_id","string")
2.add("country","string").add("browser","string")
3.add("OS",'string').add("age", "integer")
4
5df=spark.createDataFrame([("A203",'India',"Chrome","WIN",33),
6 ("A201",'China',"Safari","MacOS",35),
7 ("A205",'UK',"Mozilla","Linux",25)],
8 schema=schema)
然后我们可以看一下df的数据结构和数据结构：
2：DataFrame的简单操作
2.1 关于Null值的处理与操作
首先建立一个含有Null值的df。pyspark中同样是采用fillna填充Null值。
fillna同样支持对特定字段的填充。采用特定的值填充特定的字段。
pyspark中同样支持drop操作，直接用na.drop操作的话，只要某个数据中任何一个字段有Null，那么就去除。
如果只需要删除某列为空的数据同样是可行的。
同样drop操作可以删除某个字段。
2.2 Select，Filter，Where字段。
Select，Filter，Where三个字段的功能是选择df的子集。介绍三个字段之前，首先来介绍下pyspark的数据读取。
pyspark同样是采用read读取本地文件。
Select字段是选择需要的列。
Filter是选择需要的行。顾名思义，过滤的意思。
Filter还支持连续的Filter。
采用where同样可以实现相同的效果。
本次的介绍就到这里了，主要介绍了本地版pyspark的安装和简单的操作。更多的内容之后在详细介绍。
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参考资料：learn pyspark
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