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_v
valueColumnName:对应列的值宽表转长表,一行变多行,除了选中的ids是不变的,但是会把选中的values中的列由列变成行记录,variableColumnName记录了反转前的列名,valueColumnName 对应 variableColumnName 存储值。 data.show()+---+---+---+---+---+| name|age| id|gender|new_id|+---+---+---+--...
都是操作column arr 数组列 pos 插入索引位置 从1开始 value 插入的值 df = spark.createDataFrame( [(['a', 'b', 'c'], 2, 'd'), (['c', 'b', 'a'], -2, 'd')], ['data', 'pos', 'val'])df.show()+---+---+---+| data|pos|val|+---+---+---+|[a, b, c]|...
去重set操作,跟py中的set一样,可以distinct()一下去重,同时也可以.count()计算剩余个数 1 data.select('columns').distinct().show() 随机抽样有两种方式,一种是在HIVE里面查数随机;另一种是在pyspark之中 1 2 3 4 5 #HIVE里面查数随机 sql="select * from data order by rand() limit 2000" #pyspa...
6.1 distinct:返回一个不包含重复记录的DataFrame 6.2 dropDuplicates:根据指定字段去重 --- 7、 格式转换 --- pandas-spark.dataframe互转 转化为RDD --- 8、SQL操作 --- --- 9、读写csv --- 延伸一:去除两个表重复的内容 参考文献 1、--
() ass_rule_df["antecedent_str"] = ass_rule_df["antecedent"].apply(lambda x: str(x)) ass_rule_df.sort_values( ["antecedent_str", "confidence"], ascending=[True, False], inplace=True ) t2 = datetime.datetime.now() logger.debug()("spent ts:", t2 - t1) return ass_rule_df ...
以下方法用于检查数据:schema、dtypes、show、head、first、take、describe、columns、count、distinct、printSchema。 以下是用于添加、更新和删除数据列的几种不同方法。 新列:要向现有数据添加新列,请使用 withColumn 方法。 这个方法有两个参数,列名和数据。 # Add a new Column spark_df_json.withColumn("Copied...
问pyspark:删除所有行中具有相同值的列ENPython按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力...
本书将帮助您实施一些实用和经过验证的技术,以改进 Apache Spark 中的编程和管理方面。您不仅将学习如何使用 Spark 和 Python API 来创建高性能的大数据分析,还将发现测试、保护和并行化 Spark 作业的技术。 本书涵盖了 PySpark 的安装和设置、RDD 操作、大数据清理和整理,以及将数据聚合和总结为有用报告。您将学习...
# label编码 def labelEncode(df, inputColumn, outputColumn): ''' label编码 :param df: 数据框 :param inputColumn: 待转换列名 :param outputColumn: 编码后列名 :return: ''' stringIndexer = StringIndexer(inputCol=inputColumn, outputCol=outputColumn).setHandleInvalid("keep") label_model = stringInd...