Python pyspark DataFrame.from_records用法及代码示例

将结构化或记录 ndarray 转换为 DataFrame。

参数：

data：ndarray(结构化数据类型)、元组列表、字典或DataFrame

index：字符串、字段列表、类似数组

用作索引的数组字段，交替使用一组特定的输入标签

exclude：序列，默认无

要排除的列或字段

columns：序列，默认无

要使用的列名。如果传递的数据没有与之关联的名称，则此参数提供列的名称。否则，此参数指示结果中列的顺序(数据中未找到的任何名称都将变为 all-NA 列)

coerce_float：布尔值，默认为 False

尝试将非字符串、非数字对象(如 decimal.Decimal)的值转换为浮点数，这对 SQL 结果集很有用

nrows：整数，默认无

如果数据是迭代器，则要读取的行数

返回：

df：DataFrame

例子：

使用 dict 作为输入

>>> ps.DataFrame.from_records({'A': [1, 2, 3]})
   A
0  1
1  2
2  3

使用元组列表作为输入

>>> ps.DataFrame.from_records([(1, 2), (3, 4)])
   0  1
0  1  2
1  3  4

使用NumPy数组作为输入

>>> ps.DataFrame.from_records(np.eye(3))
     0    1    2
0  1.0  0.0  0.0
1  0.0  1.0  0.0
2  0.0  0.0  1.0