显示功能仅在databricks内核笔记本中可用，在spark中不可用

Just to use display(<dataframe-name>) function with a Spark dataframe as the offical document Visualizations said as below.

Then, to select the plot type and change its options as the figure below to show a chart with spark dataframe directly.

If you want to show the same chart as the pandas dataframe plot of yours, your current way is the only way.

如果spark Dataframe “df”（* 如问题中所问 *）的类型为 “pyspark.pandas.frame.DataFrame'，则尝试以下操作：

# Plot spark dataframe
df.column_name.plot.pie()

其中 column_name 是spark Dataframe “df”中的一列。
您可以尝试通过以下方法查找“df”的类型

type(df)

还有其他功能，如

• pyspark.Pandas.数据框.绘图.线条 *
• pyspark.pandas.DataFrame.plot.bar *
• pyspark.Pandas.数据框.绘图.散布图 *

这可以在apache spark文档中找到：https://spark.apache.org/docs/3.2.1/api/python/reference/pyspark.pandas/api/pyspark.pandas.DataFrame.plot.bar.html
如果spark Dataframe 'df'的类型为*'pyspark.sql. dataframe.DataFrame'*，请尝试以下操作：

# Import pyspark.pandas
import pyspark.pandas as ps

# Convert pyspark.sql.dataframe.DataFrame to pyspark.pandas.frame.DataFrame
temp_df = ps.DataFrame( df ).set_index('column_name')

# Plot spark dataframe
temp_df.column_name.plot.pie()

**注：**可能还有其他更好的方法。如果有，请在评论中建议他们。

您可以收集数据，然后使用matplotlib将其绘制出来。从那里，您可以轻松地将输出保存为pdf格式。一个在python中收集数据的快速示例：

spark.sql('SELECT * FROM <your table>').collect()