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’
https://spark.apache.org/docs/3.1.2/api/python/reference/api/pyspark.sql.DataFrame.dropDuplicate...
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]],...
把.drop_duplicates("column_name")改为.drop_duplicates(subset=["column_name"])
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 ...
pyspark Spark SQL DataFrame - distinct()vs dropDuplicates()主要的区别是考虑了列的子集，这很棒！当...
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") \...
从PySpark中的数据中删除重复项 、、、 我在本地使用pyflem1.4中的dataframes,并且在让dropDuplicates方法工作时遇到了问题。它不断地返回错误: 不太确定为什么,因为我似乎遵循中的语法。'column1', 'column2', 'column3', 'column4']).coll 浏览2提问于2015-06-26得票数 25 ...
Pandas提供了一个功能强大的去重函数——drop_duplicates()，它可以帮助我们轻松地处理数据中的重复值。本...
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. ...