在本教程系列中，将深入探讨如何使用PySpark进行数据预处理。本文作为系列的第一篇，将详细介绍PySpark的DataFrame结构，并展示如何执行从启动PySpark会话到使用PySpark进行数据预处理的一般操作。
首先，需要从pyspark.sql包中导入SparkSession，并设置一个带有名称的Spark会话。以下是启动PySpark会话的代码示例：
from pyspark.sql import SparkSession
data_spark = SparkSession.builder.appName('DataFrame_article').getOrCreate()
在上述代码中，首先导入了SparkSession，然后使用getOrCreate()和builder函数创建了一个Spark会话，并将其存储在一个变量中。
接下来，将读取数据集，并查看PySpark如何以不同的方式和函数读取它。以下是读取CSV文件的代码示例：
data_spark.read.option('header', 'true').csv('/content/sample_data/california_housing_train.csv')
在输出中，可以看到返回了一个DataFrame对象，显示了列名和相应的列类型。为了查看整个数据集，包括列和记录，可以使用show()方法。
现在，将检查数据集中的列包含的数据类型，并检查这些列是否包含空值。可以使用printSchema()函数来实现这一点。
df_pyspark = data_spark.read.option('header', 'true').csv('/content/sample_data/california_housing_train.csv')
df_pyspark.printSchema()
通过printSchema()函数，可以注意到它返回了与列和它们的数据类型相关的大量信息。但是，可以看到每个列都显示为字符串类型，这并不正确。为了解决这个问题，可以添加一个参数inferSchema=True来改变默认设置。
首先，让看看如何获取每个列的名称，以便可以执行列索引和其他操作。以下是获取列名的代码示例：
df_pyspark.columns
通过columns对象，可以看到数据集中所有列的名称。现在，让了解如何选择列。例如，如果只想从数据集中提取total_rooms列，可以使用select函数。
现在，让看看PySpark中的describe()函数如何工作。知道pandas的describe函数，PySpark的describe()函数的作用也是一样的。
df_pyspark.describe().show()
从describe函数的结果中，可以找到数据集的以下详细信息：记录总数、列值的平均值、标准差、最小值和最大值。
现在，让学习如何在PySpark的DataFrame中创建一个新列。可以使用withColumn()函数来实现这一点。
df_pyspark = df_pyspark.withColumn('Updated longitude', df_pyspark['longitude']+1.2)
在上述输出中，可以看到新列已更新到DataFrame中，名为“Updated longitude”。
已经学会了如何添加列，现在将学习如何删除特定的列，因为在数据预处理流程中，需要从数据集中删除不相关的列。
df_pyspark.drop('Updated longitude').show()
在输出中，可以看到“Updated longitude”列已从数据集中删除。只需在参数中提供列名即可从数据集中删除该列。
在学会了添加新列和删除不相关列之后，将看看如何使用withColumnRenamed()函数重命名列。
df_pyspark.withColumnRenamed('population', 'population per capita').show()
从上述输出中，可以看到“population”列已重命名为“population per capita”。