4. PySpark-DataFrame各种常用操作
基于df的操作：
打印数据 df.show()默认打印前20条数据
打印概要 df.printSchema()
查询总行数 df.count()
df.head(3) #list类型，list中每个元素是Row类
输出全部行 df.collect() #list类型，list中每个元素是Row类
查询概况 df.describe().show()
取列 df[‘name’], df.name, df[1]
选择 df.select() 每个人的年龄+1
筛选 df.filter() 20岁以上的人员信息
筛选年龄为空的人员信息
分组df.groupBy() 统计每个年龄的人数
排序df.sortBy() 按年龄进行排序
基于spark.sql的操作：
创建临时表虚拟表 df.registerTempTable('people')
spark.sql执行sql语句 spark.sql('select name from people').show()
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