在Spark SQL 中,对 DataFrame 进行去重操作可以通过 dropDuplicates() 或distinct() 方法来实现。下面是详细的步骤和代码示例: 1. 引入必要的Spark SQL库 首先,确保你已经引入了 Spark SQL 的相关库。如果你使用的是 PySpark(Python API for Spark),可以通过以下方式引入: python from pyspark.sql import SparkSes...
df = df.distinct() 或者也可以用dropDuplicates,distinct因为是对所有列去重,所以会慢很多。 df = df.dropDuplicates(['id']) # 对其指定列去重 计数 df.count() 计算每列的取值个数 df.agg(*(countDistinct(col(c)).alias(c) for c in df.columns)).show() 计算每列缺失率。F.count(*)计算该列...
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...
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), \...
6.2 dropDuplicates:根据指定字段去重 --- 7、 格式转换 --- pandas-spark.dataframe互转 转化为RDD --- 8、SQL操作 --- --- 9、读写csv --- 延伸一:去除两个表重复的内容 参考文献 1、--- 查 --- — 1.1 行元素查询操作 — 像SQL那样打印列表前20元素 show函数...
DataFrame+dropDuplicates(column_list) 二、详细步骤 步骤1:创建SparkSession对象 首先需要创建一个SparkSession对象,用于操作Spark应用程序。可以通过pyspark.sql.SparkSession来创建。 frompyspark.sqlimportSparkSession spark=SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate() ...
pyspark是Apache Spark的Python API,用于处理大规模数据集。pyspark dataframe是一种分布式数据集,类似于关系型数据库中的表格。它具有强大的数据处理能力和优化执行计划,可以在分布式集群上进行快速的数据处理。 dataframe去重计数的实现方法 pyspark dataframe提供了dropDuplicates方法,用于去除重复行。dropDuplicates方法会返回...
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|+---+---+...
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:...