F.abs()函数的参数不支持直接传入列名的字符串,支持样例如:data.xw2score,data['xw2score'] 2.approxCountDistinct,计算某列的唯一类别大约的计数,不精确但是效率高 3.countDistinct,计算某列的唯一类别计数 4.array,将队列合并成一列 5.提取数组中的数据,并将数组中的每一维都展开为一列 6.计算数组的长度 ...
sql.functions import approx_count_distinct,collect_list from pyspark.sql.functions import collect_set,sum,avg,max,countDistinct,count from pyspark.sql.functions import first, last, kurtosis, min, mean, skewness from pyspark.sql.functions import stddev, stddev_samp, stddev_pop, sumDistinct from pysp...
需要注意的是 approx_count_distinct() 函数适用于窗函数的统计,而在groupby中通常用countDistinct()来代替该函数,用来求组内不重复的数值的条数。approx_count_distinct()取的是近似的数值,不太准确,使用需注意。从结果来看,统计值基本上是按照部门分组,统计组内的salary情况。如果我们只想要保留部门的统计结果,而将...
approx_count_distinct:返回聚合列不同值的个数 df.groupBy('Seqno').agg(approx_count_distinct('Name')).show() 1. collect_list:返回聚合列的所有值,包含重复值 df.groupBy('Seqno').agg(collect_list('Name')).show() 1. collect_set:返回聚合列的所有值,不包含重复值 1.2 窗函数 pyspark提供窗函...
pyspark countApprox()似乎与count()没有什么不同 pyspark countApprox()是PySpark中的一个函数,用于对数据集进行近似计数。与count()函数相比,countApprox()可以在更短的时间内返回一个近似的计数结果,而不需要完全遍历整个数据集。 countApprox()函数的优势在于它使用了一种称为HyperLogLog算法的近似计数...
9.4 pyspark.sql.functions.approxCountDistinct(col,rsd=None):New in version 1.3. 返回一个新列以获得列的近似非重复计数。 tmp=sqlContext.createDataFrame([{'age':1,'name':'bob'},{'age':2,'name':'alice'}]) tmp.agg(approxCountDistinct(tmp.age).alias('c')).collect() ...
我现在使用pyspark.sql.functions.approxCountDistinct()来获得每个列的不同计数的近似值。在此之后,如果不同的计数低于某个阈值(如10),则需要值。我有一个循环来完成这个任务。distinct_values_list[cname] = df.select(cname).distinct().collect() 它非常慢,因为大多数时候,我有许多列要处理,可以是一半的列...
4.pyspark.sql.functions.approxCountDistinct(col, rsd=None) 返回col的近似不同计数的新列。 >>>l=[('Alice',2),('Bob',5)]>>>df = sqlContext.createDataFrame(l,['name','age'])>>>df.agg(approxCountDistinct(df.age).alias('c')).collect() ...
print(my_text_file.countApproxDistinct()) # 154 Spark MLlib的数据类型 MLlib是Spark的可扩展机器学习库。它包括一些常用的机器学习算法,如回归、分类、降维,以及一些对数据执行基本统计操作的工具。 在本文中,我们将详细讨论MLlib提供的一些数据类型。在以后的文章中,我们将讨论诸如特征提取和构建机器学习管道之类...
print(my_text_file.countApproxDistinct()) Spark MLlib的数据类型 MLlib是Spark的可扩展机器学习库。它包括一些常用的机器学习算法,如回归、分类、降维,以及一些对数据执行基本统计操作的工具。 在本文中,我们将详细讨论MLlib提供的一些数据类型。在以后的文章中,我们将讨论诸如特征提取和构建机器学习管道之类的主题...