1，从列表中创建dataframe
   列表的每一个元素转换成Row对象，利用parallelize()函数将列表转换成RDD，toDF()函数将RDD转换成dataframe
   from pyspark.sql import Row
   l=[Row(name='jack',age=10),Row(name='lucy',age=12)]
   df=sc.parallelize(l).toDF()
   
   从RDD中创建Dataframe：rdd中的数据没有schema,利用Row创建Schema，spark再根据抽样数据确定数据类型，如果定义不了，系统会给None（有点坑）
   l=[('jack',10),('lucy',12)]
   rdd=sc.parallelize(l)
   person=Row('name','age')

   df=rdd.map(lambda r:person(*r)).toDF()

   从RDD中创建Dataframe使用类型说明

   from pyspark.sql .types import *

  schema=StructType([StructField('name',StringType(),False)

    ,StructField('age',IntegerType(),False)]

  df=sqlContext.applySchema(rdd,schema)

  这一种方式会严格检查数据类型，如果数据不符合定义格式就报错；当rdd为空的时候，仍然能够成功创建dataframe

   
2，注册临时表
    df.registerTempTable("t1") 即可，但是t1表的只在当前sqlContext下有效
    df_table=sqlContext.tables() 命令可以查询所有表报表，临时表，HIVE表
    => table_name=sqlContext.tables()
    => t1=table_name.filter(table_name.isTemporary)
3，聚合函数的使用
   可以结合agg()，pyspark.sql.function来处理
   from pyspark.sql import functions as F
   => l=[Row(name='jack',age=10),Row(name='lucy',age=12)]
   => df=sc.parallelize(l).toDF()
   => max_age=df.agg(F.max(df.age)).first()[0]
4，groupby 分组聚合
   l=[Row(strategy='zhld',code='01',amount=100),Row(strategy='zhld',code='02',amount=200),Row(strategy='dxzl',code='03',amount=1000)]
   df=sc.parallelize(l).toDF()
   code_count=df.groupBy(df.strategy).agg(F.count(df.code).alias('num'))
   =>[Row(strategy='zhld',num=2),Row(strategy='dxzl',num=1)]
   
5，数据固化到内存的几种方式
如果数据需要经常用到，想基础表，但又不大这样的，可以持续更新到内存
cache  dataframe:df.cache()
6，dataframe 分区的合并
   dataframe始终是要转换成RDD进行计算的，dataframe的分区即为RDD的分区
   df.coalesce(1)  df的分区数合并到1
   df.rdd.getNumPartitions() 返回df的分区数
7，列的删除，有些情况需要关联表，这回引入新的列，可以使用drop，去掉新引入的列
   df=df.drop(df.name)
8, 去重  dropDumplicates()
l=[Row(strategy='zhld',code='01',amount=100),Row(strategy='zhld',code='02',amount=200),Row(strategy='dxzl',code='03',amount=1000)]
   df=sc.parallelize(l).toDF()
   df2=df.dropDumplicates(df.strategy)
9，fileter  None 值过滤,filter()接受True|False
df=df.filter(df.name.isNull())
df=df.filter(df.name.isNotNull())
10，求并集 intersec，求差集subtract
   l=[Row(strategy='zhld',code='01',amount=100),Row(strategy='zhld',code='02',amount=200),Row(strategy='dxzl',code='03',amount=1000)]
   df=sc.parallelize(l).toDF()
   df1=df.filter(df.strategy=='zhld')
   df2=df.intersect(df1)
   df3=df.subtract(df1)
11，replace 替换
    a=sc.parallelize([('alice',20,'beijing'),('john',30,'shanghai')])
    age=Row('name1','age','addr')
    a=a.map(lambda r:age(*r)).toDF()
    c=a.replace('alice','stefan',name1)
    c=a.replace(['alice','john'],['stefan','jace'],name)
12，show（）查看dataframe 数据情况
13，select 中可以使用数据类型提供的函数
    整形的 between():a=ch.select(ch.name,ch.age.between(3,5).alias('flag')).show()    返回True|False
    字符串的 endswith():b=a.select(a.name,a.name.endswith('n'))
    字符串的 substr:a=ch.select(ch.age,ch.name.substr(2,3).alias('name1'))  从第二个字符开始，供三个字符
    F.when a=ch.select(ch.name,F.when(ch.age>3,1).when(ch.age<=3,-1).otherwise(0).alias('flag'))
    F提供的正则表达式：a=temp.select(F.regexp_extract(temp.str,'(\d+)-(\d+)',1).alias('d')