createDataFrame(data, ["Name", "Age", "City"]) # 显示两个列之间的唯一值 unique_values = df.select("Name", "City").distinct() # 打印结果 unique_values.show() 输出结果为: 代码语言:txt 复制 +---+---+ | Name| City| +---+---+ |Alice|New York| | Bob| London| +---+---...
步骤4: 选择特定列并去重 为了获取某列所有去重后的值,我们使用distinct()函数。 unique_values=data_frame.select("name").distinct() 1. 这行代码选择了name列,并应用distinct()方法以去重。 步骤5: 收集结果 接下来,我们收集这些去重后的值到一个本地的 Python 对象中。 result=unique_values.collect() 1...
# 提取特定值 specific_value = filtered_df['column_name'].values[0] 在上面的代码中,'column_name'是要提取值的列名。使用.values[0]可以获取第一个匹配的特定值。 这是一个简单的示例,你可以根据实际情况进行调整和扩展。关于pandas库的更多信息和用法,可以参考腾讯云文档中的《Pandas库》(https...
Pandas:使用drop_duplicates处理重复值,fillna和dropna处理缺失值。 SQL:使用SELECT DISTINCT处理重复值,IFNULL、COALESCE和CASE WHEN处理缺失值。 替换字符串空格、清洗特殊字符 Pandas:使用字符串方法如str.lstrip()、str.replace()、str.split()和str.cat()。 SQL:使用LTRIM、RTRIM、REPLACE、REGEXP_REPLACE、SPLIT和...
df.select('id').distinct() .rdd.map(lambdar: r[0]).collect() show显示 # show和head函数显示数据帧的前N行 df.show(5) df.head(5) 统计分析 (1)频繁项目 # 查找每列出现次数占总的30%以上频繁项目df.stat.freqItems(["id","gender"],0.3).show() ...
values:待分析的列上,待考察的值的列表。如果为空,则spark 会首先计算pivot_col 的 distinct 值 示例:xxxxxxxxxx df4.groupBy("year").pivot("course", ["dotNET", "Java"]).sum("earnings")#结果为:[Row(year=2012, dotNET=15000, Java=20000), Row(year=2013, dotNET=48000, Java=30000)]# "dotNE...
(x) ) ).sort_values(by=[stat1,stat2],ascending=[True,False] ) ##select key1,key2 ,ops1(c1) as stat1 ,ops2(c2) as stat2 from df group by key1 ,key2 order by stat1 ,stat2 desc ; expr={ c1:[ops1,ops2], c2:[ops3,ops4] } df_stat=df.groupby([key1,key2]).agg(...
通过 select 函数选择该复杂类型列,并设置别名为 “combined”。最后,通过 show 方法展示结果。这样可以将多个相关的列组合在一起,方便进行后续的分析和处理。例如,你可以对该复杂类型列进行进一步的查询或者将其用于 groupBy 操作来进行数据聚合等。总之,struct 函数在 PySpark 中提供了一种简洁和灵活的方式来组合...
df.select('id').distinct().rdd.map(lambdar:r[0]).collect() show显示 #show和head函数显示数据帧的前N行df.show(5)df.head(5) 统计分析 (1)频繁项目 # 查找每列出现次数占总的30%以上频繁项目df.stat.freqItems(["id","gender"],0.3).show()+---+---+|id_freqItems|gender_freqItems|+-...
a default one consisting of the integer 0 throught N-1(where N is the lenght of the data)(索引从0开始的) is created. You can get the array representation and index object of the Series via(通过) its values and index attributes, respectively: -> 通过其values, index属性进行访问和设置. ...