DataFrame是Pyspark中的一种数据结构,类似于关系型数据库中的表格,可以进行类似SQL的操作。 当DataFrame中存在重复的数据行时,我们通常希望将这些重复项删除,以保证数据的准确性和一致性。为了删除DataFrame中的重复项,可以使用Pyspark的dropDuplicates()方法。 然而,有时候使用dropDuplicates()
在PySpark 中,df.na.drop() 和 df.dropna() 都是 DataFrame 对象的方法,用于处理缺失值。它们之间的区别如下:df.na.drop(**{subset:[col,col]}):这个方法用于删除包含任何缺失值(null 或 NaN)的行。默认情况下,该方法会删除包含任何缺失值的整行数据。你可以通过传递额外的参数来指定其他条件,例如只删除某...
drop_duplicates(subset=['FirstName']) 12、 生成新列 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 数据转换,可以理解成列与列的运算 # 注意自定义函数的调用方式 # 0.创建udf自定义函数,对于简单的lambda函数不需要指定返回值类型 from pyspark.sql.functions import udf concat_func = udf(lambda...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 步骤1:创建SparkSession对象spark=SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()# 步骤2:读取数据并创建DataFramedf=spark.read.csv("data.csv",header=True)# 步骤3:执行去重操作df_dedup=df.dropDuplicates(["column_name"])# 步骤4:显示去重后的结果df_dedup.show...
data.drop(same_datas,inplace=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. (5)删除多行(按多列条件删除多行) ## 删除多列 df.drop_duplicates(subset=['a', 'b'], keep='first', inplace=False) ...
dropDuplicates 去重 drop_duplicates 别名效果一样 from pyspark.sql import Rowdf = spark.createDataFrame([ Row(name='Alice', age=5, height=80), Row(name='Alice', age=5, height=80), Row(name='Alice', age=10, height=80)])df.show()+---+---+---+| name|age|height|+---+---+...
同样如果是删除的话,把select换为drop就行了。 pyspark的dataframe使用聚合操作和pandas的比较像,如下的格式: df2 = df1.groupby('列名1', '列名2').agg(count(df1.列1).alias('新列名'), sum(df1.列2).alias('新列名'), sum(df1.列3).alias('新列名')) 如何改列名。注意这里面是旧列名在前,...
5、dropDuplicates & distinct 二者用法相同,去重函数,即能对整体去重,也能按照指定列进行去重 import pyspark from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import expr spark = SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate() data = [("James", "Sales", 3000), \...
2、处理缺失值:fillna withColumn:新增一列数据 cast : 用于将某种数据类型的表达式显式转换为另一种数据类型 将缺失值删除:dropna Top~~ 3、处理重复值 查看有没有重复值存在:distinct().count() 将重复值去除:dropDuplicates() 4、dataframe的agg应用:...
dropDuplicates(subset=None) 返回一个新的删除重复行的DataFrame,选择性地只考虑某些列 drop_duplicates()是dropDuplicates()的别名 >>>frompyspark.sqlimportRow>>> df =sc.parallelize([ \ ... Row(name='Alice', age=5, height=80), \ ... Row(name='Alice', age=5, height=80), \ ...