df.count() # 33 # drop duplicate values df=df.dropDuplicates() # validate new count df.count() # 26 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 删除某列 AI检测代码解析 # drop column of dataframe df_new=df.drop('mobile') df_new.show(10) 1. 2. 3. 4. 7.保存 AI检测代码解析 # target d...
AI代码解释 data.select('columns').distinct().show() 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 随机抽样 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。 HIVE里面查数随机 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sql="select * from ...
问pyspark:删除所有行中具有相同值的列EN相关问题：How to drop columns which have same values in al...
agg(countDistinct("age", "name").alias('c')).collect() [Row(c=2)] 20.pyspark.sql.functions.current_date() 以日期列的形式返回当前日期。 21.pyspark.sql.functions.current_timestamp() 将当前时间戳作为时间戳列返回。 22.pyspark.sql.functions.date_add(start, days) 返回start后days天的日期 ...
The groupBy is a transformation in which the values of the column are grouped to form a unique set of values. To perform this operation is costly in distributed environments because all the values to be grouped must be collected from various partitions of data that reside in nodes of the clu...
total_duration/(normal_data.count()) 粗体:表示一个新术语、一个重要词或屏幕上看到的词。例如,菜单或对话框中的词会以这种方式出现在文本中。以下是一个例子:“从管理面板中选择系统信息。” 警告或重要说明会出现在这样的地方。 提示和技巧会出现在这样的地方。
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" ...
dataframe.distinct().count() # Prints plans including physical and logical dataframe.explain(4) 8、“GroupBy”操作 通过GroupBy()函数,将数据列根据指定函数进行聚合。 # Group by author, count the books of the authors in the groups dataframe.groupBy("author").count().show(10) ...
df.select('id').distinct().rdd.map(lambdar:r[0]).collect() show显示 #show和head函数显示数据帧的前N行df.show(5)df.head(5) 统计分析 (1)频繁项目 # 查找每列出现次数占总的30%以上频繁项目df.stat.freqItems(["id","gender"],0.3).show()+---+---+|id_freqItems|gender_freqItems|+-...
1、使用具有countDistinct函数的字典的Pyspark聚合 2、基于另一列的条件格式 3、Pyspark基于组的另一列设置新列 4、在pyspark中基于复杂条件创建列 5、ID列基于另一列中的条件 🐸 相关教程2个 1、Python 进阶应用教程 2、Python 办公自动化教程 🐬 推荐阅读4个 ...