pyspark drop_duplicates 报错 py4j.Py4JException: Method toSeq([class java.lang.String]) does not exist 把.drop_duplicates("column_name")改为.drop_duplicates(subset=["column_name"])
在数据处理和分析中，重复数据是一个常见的问题。为了确保数据的准确性和一致性，我们需要对数据进行去重...
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = { 'A': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'] } df = pd.DataFrame(data) # 使用drop_duplicates()函数并保留最后一行 df_cleaned = df.drop_duplicates(subset=['A'], keep='last') ...
drop_duplicates(self, subset: 'Optio pandas python 数据 原始数据 ide 原创 lanxiaofang 2022-08-02 14:50:57 1550阅读 pyspark drop_duplicates 报错py4j.Py4JException: Method toSeq([class java.lang.String]) does not exist 【代码】pyspark drop_duplicates 报错py4j.Py4JException: Method toSeq([...
本文简要介绍 pyspark.pandas.DataFrame.drop_duplicates 的用法。用法:DataFrame.drop_duplicates(subset: Union[Any, Tuple[Any, …], List[Union[Any, Tuple[Any, …]]], None] = None, keep: str = 'first', inplace: bool = False)→ Optional[pyspark.pandas.frame.DataFrame]...
DataFrame.dropDuplicates(subset=None) 3.2 dropDuplicates() Example Let’s see an example. # Using dropDuplicates on multiple columns dropDisDF = df.dropDuplicates(["department","salary"]) dropDisDF.show(truncate=False) # Using dropDuplicates on single column ...
1 PySpark 22000 35days 3 Pandas 30000 50days Drop Duplicates on Selected Columns Usesubsetparam, to drop duplicates on certain selected columns. This is an optional param. By default, it is None, which means using all of the columns for dropping duplicates. ...
本文简要介绍 pyspark.sql.DataFrame.dropDuplicates 的用法。 用法: DataFrame.dropDuplicates(subset=None) 返回删除重复行的新 DataFrame ,可选择仅考虑某些列。 对于静态批处理 DataFrame ,它只会删除重复的行。对于流式传输 DataFrame ,它将跨触发器保留所有数据作为中间状态以删除重复行。您可以使用 withWatermark(...
PySpark DataFrame 的dropDuplicates(~)返回删除了重复行的新 DataFrame。我们可以选择指定列来检查重复项。 注意 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。