名称在数据集中是唯一的(count=unique=891); 性别变量有两个可能的值,男性占 65%(top=male,freq=577/891); 票号具有高比例 (22%) 的重复值 (unique=681); 客舱号在样本中也具有较多重复项,说明存在几名乘客共用一个小舱的现象; 登船港口有三个可能的值,大多数乘客是S口。 (3)基于数据分析的假设 我们...
我试图让pyspark.sql.functions.count()函数或pyspark.sql.functions.count_distinct()函数在计算列中不同元素的数量时考虑null值。让我给出以下可重复的示例,为此我需要创建一个数据集: # Dataframe Creation df = spark.createDataFrame([(1,"arun","engineering",20000),\ (2,"manoj","finance",25000)...
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_values.collect() 1. 这里,collect()方法会将...
countByValue() Return the count of each unique value in this RDD as a dictionary of (value, count) pairs. rdd = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 1), ("a", 1),("b", 2), ("a", 2)]) print '按key计算:{0}'.format(sorted(rdd.countByKey().items())) print '按value计...
unique.groupBy('医院名称').agg(F.count("*").alias("医院案件个数")) 4. 中位数-F.expr() 6. 表的逻辑运算 union-合并两个或多个相同模式/结构的DataFrame。 unionDF = df.union(df2) disDF = df.union(df2).distinct() 2. join
循环Pyspark连接多个列是指使用循环语句在Pyspark中连接多个列,以生成新的列或进行数据处理操作。Pyspark是Apache Spark的Python API,它提供了强大的分布式计算能力,适用于大规模数据处理和分析。 在Pyspark中,可以使用循环语句(如for循环)遍历多个列,并使用内置函数或自定义函数对这些列进行连接操作。连接操作可以是简单的...
pdf["flower_type"].unique 排序# SPARK sdf.sort("sepal_length","sepal_width").show # PANDAS-ON-SPARK pdf.sort_values(["sepal_length","sepal_width"]).head 分组# SPARK sdf.groupBy("flower_type").count.show # PANDAS-ON-SPARK pdf.groupby("flower_type").count ...
sql_mysql_create = ''' CREATE TABLE IF NOT EXISTS `hive_mysql` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键' ,`hmid` int(30) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'hmid' ,`dtype` varchar(30) NOT NULL DEFAULT 'total_count' COMMENT '类型' ,`cnt` int(30) NOT...
countByKey 1 # countByKey 2 x = sc.parallelize([('B',1),('B',2),('A',3),('A',4),('A',5)]) 3 y = x.countByKey() 4 print(x.collect()) 5 print(y) 6 7 [('B', 1), ('B', 2), ('A', 3), ('A', 4), ('A', 5)] 8 defaultdict(<type 'int'>, {...
Uniqueness: Check if certain columns contain unique values (e.g., "MRN" uniqueness). Outlier Detection: Identify any outliers in numerical columns (e.g., "Billing Amount"). Date Future Format: Ensure that dates in a certain column (e.g., "Date of Admission") are not in ...