df=df.distinct() 或者也可以用dropDuplicates,distinct因为是对所有列去重,所以会慢很多。 df=df.dropDuplicates(['id'])# 对其指定列去重 计数 df.count() 计算每列的取值个数 df.agg(*(countDistinct(col(c)).alias(c)forcindf.columns)).show() 计算每列缺失率。F.count(*)计算该列行数,F.count(...
filter() 筛选出来满足条件的item distinct() 对RDD中的item去重 sample() 从RDD中的item中采样一部分出来,有放回或者无放回 sortBy() 对RDD中的item进行排序 如果你想看操作后的结果,可以用一个叫做collect()的action把所有的item转成一个Python list。 一个简单的例子 numbersRDD = sc.parallelize(range(1,...
2、处理缺失值:fillna withColumn:新增一列数据 cast : 用于将某种数据类型的表达式显式转换为另一种数据类型 将缺失值删除:dropna Top~~ 3、处理重复值 查看有没有重复值存在:distinct().count() 将重复值去除:dropDuplicates() 4、dataframe的agg应用:...
3.1.5、tail(): 查看dataframe的后N行 sdf.tail(3) 1. 3.1.6、count(): 查询总行数 sdf_num = sdf.count() 1. 3.1.7、取别名: dataframe.column.alias(‘new_col_name’) #给age列取别名 sdf.select('user_id',sdf.age.alias('age_value'),'name').show() 1. 2. 3.1.8、查询数据框中某...
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、--
3、查看行列数:print((df.count(), len(df.columns)))4、前n行:df.limit(3).show() 获取指定DataFrame的前n行记录,得到一个新的DataFrame对象,limit方法不是Action操作5、重命名列名:withColumnRenamed('原始名','新名字')6、选择列:select('列名','列名','列名')selectExpr('customer_id as el_...
dataframe列数据的拆分 zipWithIndex:给每个元素生成一个索引 排序首先基于分区索引,然后是每个分区内的项目顺序.因此,第一个分区中的第一个item索引为0,最后一个分区中的最后一个item的索引最大.当RDD包含多个分区时此方法需要触发spark作业. first_row = df.first() ...
filter【类似pandas中dataframe的采用列名来筛选功能】 sparkDF.filter ( sparkDF[‘value‘] == 100 ).show():将value这一列值为100的行筛选出来 5、计算不重复值以及统计dataframe的行数 distinct()函数:将重复值去除 sparkDF.count():统计dataframe中有多少行 ...
我们先创建一个基本的DataFrame结构,后续所有的聚合操作都是针对此数据集的。 importpysparkfrompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportapprox_count_distinct,collect_listfrompyspark.sql.functionsimportcollect_set,sum,avg,max,countDistinct,countfrompyspark.sql.functionsimportfirst,last,kurtosis,min...
尽管现在都使用 DataFrame、Dataset 进行编程,但是它们的底层依旧是依赖于RDD的。我们来解释一下 RDD 的这几个单词含义。 弹性:在计算上具有容错性,spark是一个计算框架,如果某一个节点挂了,可以自动进行计算之间血缘关系的跟踪 分布式:很好理解,hdfs上数据是跨节点的,那么spark的计算也是要跨节点的...