Pyspark:dropDuplicates去重获取每个人最新的一条数据 技术标签: # Spark#/bin/python3 from pyspark.sql import Row from pyspark.sql import functions as F #按时间time取每个人name的最近的一条数据 def main(sparkSession): df = sc.parallelize([\ Row(name='A',time='20200221',age='18'),\ Row(...
第一步:PySpark 应用程序从初始化开始,SparkSession这是 PySpark 的入口点 第二步:创建DataFrame,三种方式 DataFrame是在Spark 1.3中正式引入的一种以RDD为基础的不可变的分布式数据集,类似于传统数据库的二维表格,数据在其中以列的形式被组织存储。如果熟悉Pandas,其与......
60 列 pd.set_option('display.line_width', 5000) pd.set_option('display.max_columns', 60) ...
本文简要介绍 pyspark.pandas.Series.drop_duplicates 的用法。用法:Series.drop_duplicates(keep: str = 'first', inplace: bool = False)→ Optional[pyspark.pandas.series.Series]返回删除重复值的系列。参数: keep:{‘first’, ‘last’, False },默认 ‘first’ 处理删除重复项的方法: - ‘first’ :...
dropDuplicates(~)是drop_duplicates(~)的别名。 参数 1.subset|string或list或string|optional 用于检查重复项的列。默认情况下,将检查所有列。 返回值 一个新的 PySpark 数据帧。 例子 考虑以下PySpark DataFrame: df = spark.createDataFrame([["Alex",25], ["Bob",30], ["Bob",30], ["Cathy",25]]...
pandas框架，那么drop_duplicates将起作用。否则，如果你使用的是简单的pyspark框架，那么dropDuplicates将起...
pyspark drop_duplicates 报错 py4j.Py4JException: Method toSeq([class java.lang.String]) does not exist,【代码】pysparkdrop_duplicates报错py4j.Py4JException:MethodtoSeq([classjava.lang.String])doesnotexist。
注意,如果使用多台机器,则在将 Pandas-on-Spark Dataframe 转换为 Pandas Dataframe 时,数据会从多台机器传输到一台机器,反之亦然(可参阅PySpark 指南[1])。 还可以将 Pandas-on-Spark Dataframe 转换为 Spark DataFrame,反之亦然: # 使用 Pandas-on-Spark 创建一个 DataFrame ...
由于groupby不允许我在sparksql中执行上述查询,因此我删除了groupby,并在生成的Dataframe中使用了dropduplicates。以下是修改后的代码: from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession \ .builder \ .appName("Python Spark SQL basic example") \ .config("spark.sql.crossJoin.enabled", "true") \...
1. Differences Between PySpark distinct vs dropDuplicates The maindifference between distinct() vs dropDuplicates() functions in PySparkare the former is used to select distinct rows from all columns of the DataFrame and the latter is usedselect distinct on selected columns. ...