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 ...
df.select('mobile').distinct().show() 1. 2. # distinct value count df.select('mobile').distinct().count() # 5 1. 2. groupBy df.groupBy('mobile').count().show(5,False) 1. orderBy # Value counts df.groupBy('mobile').count().orderBy('count',ascending=False).show(5,False) 1...
在操作数据的时候，DataFrame对象中删除一个或多个列是常见的操作，并且实现方法较多，然而这中间有很多细...
(Count of values in a column) df.groupBy('Sex').count() 1. Output 输出量 (Find distinct values of a column in a Dataframe) df.select('Embarked').distinct() 1. Output 输出量 (Select a specific set of columns in a Dataframe) df.select('Survived', 'Age', 'Ticket').limit(5) 1....
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 ...
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 ...
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。
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|+-...
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" ...
##Let's now understand our dataset#show the distinct values in the results columnresult_data=ins_df.select('results').distinct().show() ##converting the existing dataframe into a new dataframe###each inspection is represented as a label-violations pair.###Here 0.0 represents a failure, 1.0...