inner:只连接行相等的数据 如果两个DataFrame中关联的两个列名时相同的,必须指明列所属具体的实例的,否则会报错。 关联后按部门名统计: 15.持久化操作: 保存为表:people.samplesaveAsTable("peopleTable") ---2.0版本后DataFrame无该方法,改到DataFrameWriter类下 保存为JSON文件:people.save("hdfs:...","json...
10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列 返回一个dataframe 11、 except(other: DataFrame) 返回一个dataframe,返回在当前集合存在的在其他集合不存在的 12、 explode[A, B](inputColumn: String, outputColumn: String)(f: (A) ⇒ TraversableOnce[B])(implicit arg0: scala.reflect.api....
(5)计算平均值、最小值、最大值、标准差等 describe括号里的参数可以放具体的某一列的名称 (6)提取想看的列
java之Spark Dataframe 的 count() API 的替代方案 我使用带有 Java 连接器的 Spark 来处理我的数据。 我需要对数据执行的基本操作之一是计算数据框中的记录(行)数。 我试过df.count()但执行时间非常慢(2-3M 记录需要 30-40 秒)。 此外,由于系统的要求,我不想使用df.rdd().countApprox()API,因为我们需要...
Count NaN Value in All Columns of Pandas DataFrame You can also get or find the count of NaN values of all columns in a Pandas DataFrame using theisna()function withsum()function.df.isna().sum()this syntax returns the number of NaN values in all columns of a pandas DataFrame in Python...
# Count unique on multiple columns count = df[['Courses','Fee']].nunique() print(count) # Count unique values in each row #df.nunique(axis=1) Conclusion In this article, you have learned how to get the count of unique values of a pandas DataFrame column usingSeries.unique(),Series...
Count Unique Values in Columns Using the countDistinct() Function Conclusion Pyspark Count Rows in A DataFrame Thecount()method counts the number of rows in a pyspark dataframe. When we invoke thecount()method on a dataframe, it returns the number of rows in the data frame as shown below....
您需要的是DataFrame聚合函数countDistinct: import sqlContext.implicits._ import org.apache.spark.sql.functions._ case class Log(page: String, visitor: String) val logs = data.map(p => Log(p._1,p._2)) .toDF() val result = logs.select("page","visitor") ...
DataFrame.Count 方法参考 反馈 定义命名空间: Microsoft.Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 返回DataFrame 中的行数。 C# 复制 public long Count(); 返回 Int64 适用于 产品版本 Microsoft.Spark latest 本文内容 定义 适用于 ...
这种形式的写法能更好的理解SQLContext就是对SparkContext的包装增强 View Code 运行结果 3.2 sparksql2.x创建DataFrame(SparkSession) SparkSession是对SparkContext的封装,里面有SparkContext的引用,想获得sc直接使用SparkSession调用sparkContext View Code 运行结果同上 ...