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csvファイルをデータフレームとして読み取りながらスキーマを提供します

CSVファイルをデータフレームに読み取ろうとしています。私はcsvファイルを知っているので、データフレームのスキーマがどうあるべきかを知っています。また、spark csvパッケージを使用してファイルを読み取ります。以下のようなスキーマを指定しようとしています。

val pagecount = sqlContext.read.format("csv")
  .option("delimiter"," ").option("quote","")
  .option("schema","project: string ,article: string ,requests: integer ,bytes_served: long")
  .load("dbfs:/databricks-datasets/wikipedia-datasets/data-001/pagecounts/sample/pagecounts-20151124-170000")

しかし、作成したデータフレームのスキーマを確認すると、独自のスキーマを使用しているようです。私は何か間違っていますか？ sparkを作成して、前述のスキーマを取得する方法は？

> pagecount.printSchema
root
|-- _c0: string (nullable = true)
|-- _c1: string (nullable = true)
|-- _c2: string (nullable = true)
|-- _c3: string (nullable = true)
scalaapache-sparkdataframeapache-spark-sqlspark-csv
29
Pa1

以下のコードを試してください。スキーマを指定する必要はありません。 inferSchemaをtrueとして指定すると、csvファイルから取得する必要があります。

val pagecount = sqlContext.read.format("csv")
  .option("delimiter"," ").option("quote","")
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .load("dbfs:/databricks-datasets/wikipedia-datasets/data-001/pagecounts/sample/pagecounts-20151124-170000")

スキーマを手動で指定する場合は、次のように実行できます。

import org.Apache.spark.sql.types._

val customSchema = StructType(Array(
  StructField("project", StringType, true),
  StructField("article", StringType, true),
  StructField("requests", IntegerType, true),
  StructField("bytes_served", DoubleType, true))
)

val pagecount = sqlContext.read.format("csv")
  .option("delimiter"," ").option("quote","")
  .option("header", "true")
  .schema(customSchema)
  .load("dbfs:/databricks-datasets/wikipedia-datasets/data-001/pagecounts/sample/pagecounts-20151124-170000")
36
Arunakiran Nulu

私の分析では、Arunakiran Nuluが提供するソリューションを使用しています（コードを参照）。正しい型を列に割り当てることができますが、返される値はすべてnullです。以前は、オプション.option("inferSchema", "true")を試しましたが、データフレーム内の正しい値を返します（ただし、型は異なります）。

val customSchema = StructType(Array(
    StructField("numicu", StringType, true),
    StructField("fecha_solicitud", TimestampType, true),
    StructField("codtecnica", StringType, true),
    StructField("tecnica", StringType, true),
    StructField("finexploracion", TimestampType, true),
    StructField("ultimavalidacioninforme", TimestampType, true),
    StructField("validador", StringType, true)))

val df_explo = spark.read
        .format("csv")
        .option("header", "true")
        .option("delimiter", "\t")
        .option("timestampFormat", "yyyy/MM/dd HH:mm:ss") 
        .schema(customSchema)
        .load(filename)

結果

root


|-- numicu: string (nullable = true)
 |-- fecha_solicitud: timestamp (nullable = true)
 |-- codtecnica: string (nullable = true)
 |-- tecnica: string (nullable = true)
 |-- finexploracion: timestamp (nullable = true)
 |-- ultimavalidacioninforme: timestamp (nullable = true)
 |-- validador: string (nullable = true)

表は次のとおりです。

|numicu|fecha_solicitud|codtecnica|tecnica|finexploracion|ultimavalidacioninforme|validador|
+------+---------------+----------+-------+--------------+-----------------------+---------+
|  null|           null|      null|   null|          null|                   null|     null|
|  null|           null|      null|   null|          null|                   null|     null|
|  null|           null|      null|   null|          null|                   null|     null|
|  null|           null|      null|   null|          null|                   null|     null|
8
Alberto Castelo Becerra

@Nuluによる回答のおかげで、最小限の調整でpysparkに機能します

from pyspark.sql.types import LongType, StringType, StructField, StructType, BooleanType, ArrayType, IntegerType

customSchema = StructType(Array(
    StructField("project", StringType, true),
    StructField("article", StringType, true),
    StructField("requests", IntegerType, true),
    StructField("bytes_served", DoubleType, true)))

pagecount = sc.read.format("com.databricks.spark.csv")
         .option("delimiter"," ")
         .option("quote","")
         .option("header", "false")
         .schema(customSchema)
         .load("dbfs:/databricks-datasets/wikipedia-datasets/data-001/pagecounts/sample/pagecounts-20151124-170000")
7
X.X

Pythonでこれを行うことに興味がある人のために、ここに作業バージョンがあります。

customSchema = StructType([
    StructField("IDGC", StringType(), True),        
    StructField("SEARCHNAME", StringType(), True),
    StructField("PRICE", DoubleType(), True)
])
productDF = spark.read.load('/home/ForTesting/testProduct.csv', format="csv", header="true", sep='|', schema=customSchema)

testProduct.csv
ID|SEARCHNAME|PRICE
6607|EFKTON75LIN|890.88
6612|EFKTON100HEN|55.66

お役に立てれば。

6
user3008410

カスタムスキーマを使用した完全なデモの方法を次に示します。

$>シェルコード、

echo "
Slingo, iOS 
Slingo, Android
" > game.csv

Scalaコード：

import org.Apache.spark.sql.types._

val customSchema = StructType(Array(
  StructField("game_id", StringType, true),
  StructField("os_id", StringType, true)
))

val csv_df = spark.read.format("csv").schema(customSchema).load("game.csv")
csv_df.show 

csv_df.orderBy(asc("game_id"), desc("os_id")).show
csv_df.createOrReplaceTempView("game_view")
val sort_df = sql("select * from game_view order by game_id, os_id desc")
sort_df.show
4
Charlie 木匠

これは、CSVの読み込み中に列名をデータフレームに渡すことができるオプションの1つです。

import pandas
    names = ['sepal-length', 'sepal-width', 'petal-length', 'petal-width', 'class']
    dataset = pandas.read_csv("C:/Users/NS00606317/Downloads/Iris.csv", names=names, header=0)
print(dataset.head(10))

出力

    sepal-length  sepal-width  petal-length  petal-width        class
1            5.1          3.5           1.4          0.2  Iris-setosa
2            4.9          3.0           1.4          0.2  Iris-setosa
3            4.7          3.2           1.3          0.2  Iris-setosa
4            4.6          3.1           1.5          0.2  Iris-setosa
5            5.0          3.6           1.4          0.2  Iris-setosa
6            5.4          3.9           1.7          0.4  Iris-setosa
7            4.6          3.4           1.4          0.3  Iris-setosa
8            5.0          3.4           1.5          0.2  Iris-setosa
9            4.4          2.9           1.4          0.2  Iris-setosa
10           4.9          3.1           1.5          0.1  Iris-setosa
0
Nilesh Shinde
// import Library
import Java.io.StringReader ;

import au.com.bytecode.opencsv.CSVReader

//filename

var train_csv = "/Path/train.csv";

//read as text file

val train_rdd = sc.textFile(train_csv)   

//use string reader to convert in proper format

var full_train_data  = train_rdd.map{line =>  var csvReader = new CSVReader(new StringReader(line)) ; csvReader.readNext();  }   

//declares  types

type s = String

// declare case class for schema

case class trainSchema (Loan_ID :s ,Gender :s, Married :s, Dependents :s,Education :s,Self_Employed :s,ApplicantIncome :s,CoapplicantIncome :s,
    LoanAmount :s,Loan_Amount_Term :s, Credit_History :s, Property_Area :s,Loan_Status :s)

//create DF RDD with custom schema 

var full_train_data_with_schema = full_train_data.mapPartitionsWithIndex{(idx,itr)=> if (idx==0) itr.drop(1); 
                     itr.toList.map(x=> trainSchema(x(0),x(1),x(2),x(3),x(4),x(5),x(6),x(7),x(8),x(9),x(10),x(11),x(12))).iterator }.toDF
0
dalwinder singh

Pyspark 2.4以降では、単にheaderパラメーターを使用して正しいヘッダーを設定できます。

data = spark.read.csv('data.csv', header=True)

同様に、scalaを使用する場合は、headerパラメーターも使用できます。

0
YOLO

単純な文字列としてのスキーマ定義

dateおよびタイムスタンプ

ターミナルまたはシェルからのデータファイルの作成

echo " 
2019-07-02 22:11:11.000999, 01/01/2019, Suresh, abc  
2019-01-02 22:11:11.000001, 01/01/2020, Aadi, xyz 
" > data.csv

スキーマを文字列として定義

    user_schema = 'timesta TIMESTAMP,date DATE,first_name STRING , last_name STRING'

データの読み取り

    df = spark.read.csv(path='data.csv', schema = user_schema, sep=',', dateFormat='MM/dd/yyyy',timestampFormat='yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSSSSS')

    df.show(10, False)

    +-----------------------+----------+----------+---------+
    |timesta                |date      |first_name|last_name|
    +-----------------------+----------+----------+---------+
    |2019-07-02 22:11:11.999|2019-01-01| Suresh   | abc     |
    |2019-01-02 22:11:11.001|2020-01-01| Aadi     | xyz     |
    +-----------------------+----------+----------+---------+

sparkにスキーマを推論させる代わりに、スキーマを明示的に定義すると、sparkの読み取りパフォーマンスも向上することに注意してください。

0
Suresh Chaganti