如何在pyspark中从dataframe中仅选择70%的记录？

在pyspark中，可以使用sample方法从DataFrame中选择指定比例的记录。要选择70%的记录，可以将sample方法的fraction参数设置为0.7。

以下是一个示例代码：

# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 读取DataFrame数据
df = spark.read.csv("data.csv", header=True)

# 从DataFrame中选择70%的记录
sampled_df = df.sample(fraction=0.7, seed=42)

# 显示抽样后的DataFrame
sampled_df.show()

在上述代码中，首先导入了必要的库，并创建了一个SparkSession。然后使用read.csv方法读取了一个名为"data.csv"的CSV文件，并指定了文件的头部。接下来，使用sample方法从DataFrame中选择了70%的记录，并将抽样后的结果保存在sampled_df变量中。最后，使用show方法显示了抽样后的DataFrame。

请注意，sample方法的fraction参数表示要选择的记录比例，取值范围为0到1之间。seed参数用于指定随机种子，以确保每次运行代码时得到的抽样结果一致。

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