这段代码首先导入了必要的库,然后创建了一个包含一些示例数据的DataFrame。接着,它使用countDistinct()函数计算了"Name"列中不同值的数量,并将结果打印出来。
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(...
createDataFrame(data = data, schema = columns) df.printSchema() df.show(truncate=False) 整体去重 # 整体去重,返回新的DataFrame distinctDF = df.distinct() print("Distinct count: "+str(distinctDF.count())) distinctDF.show(truncate=False) df2 = df.dropDuplicates() print("Distinct count: "+...
--- 6、去重 --- 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、--- 查 --- — 1.1 行元素查询操作 —...
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 DataFrame 中的所有行收集为一个列表。
3.1.11、distinct() 和 dropDuplicates(): 去重操作 3.1.12、sample(): 随机抽样 3.2、列元素操作 3.2.1、column: 获取数据框的所有列名 3.2.2、select(): 选择一列或多列 3.2.3、orderBy 或 sort: 排序 4、提取数据 4.1、将dataframe转为字典 ...
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 ...
什么是DataFrame? DataFrames通常是指本质上是表格形式的数据结构。它代表行,每个行都包含许多观察值。 行可以具有多种数据格式(异构),而列可以具有相同数据类型(异构)的数据。 DataFrame通常除数据外还包含一些元数据。例如,列名和行名。 我们可以说DataFrames是二维数据结构,类似于SQL表或电子表格。
DataFrame是在Spark 1.3中正式引入的一种以RDD为基础的不可变的分布式数据集,类似于传统数据库的二维表格,数据在其中以列的形式被组织存储。如果熟悉Pandas,其与Pandas DataFrame是非常类似的东西。 DataFrame API受到R和Python(Pandas)中的数据框架的启发,但是从底层开始设计以支持现代大数据和数据科学应用程序。作为现有...
df(pyspark Dataframe): 从Sparkify中提取数据 Return: 预处理 pyspark dataframe """ w = Window.partitionBy(df.userId).orderBy(df.ts) w_uid = Window.partitionBy(df.userId) preprocessed_df = (df .filter(F.col('userId')!='')#过滤掉的过客 ...