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。
以上代码将 existing_column 表达式的数据类型转换为浮点数,并将结果存储在 “new_column” 列中。groupBy()在PySpark 中,groupBy 函数返回的是一个 GroupedData 对象,它代表了对 DataFrame 进行分组后的结果。要展示 GroupedData 的内容,你可以使用一些聚合函数(如 count()、sum()、avg())或转换操作(如 agg()、...
在下一步中,我们创建一个 UDF (brand_udf),它使用这个函数并捕获它的数据类型,以便将这个转换应用到 dataframe 的移动列上。 [In]: brand_udf=udf(price_range,StringType()) 在最后一步,我们将udf(brand_udf)应用到 dataframe 的 mobile列,并创建一个具有新值的新列(price_range)。 [In]: df.withColumn...
SparkSession 支持通过底层 PySpark 功能以编程方式创建 PySpark RDD、DataFrame 和 Dataset。它可用于替换 SQLContext、HiveContext 以及 2.0 版之前定义的其他上下文。另外 SparkSession 内部会根据 SparkSession 提供的配置创建 SparkConfig 和 SparkContext。可以使用 SparkSession.builder 模式创建 SparkSession。 首先,...
DataFrame内置了很多标准的聚合函数,可以满足大部分场景下数据分析操作,函数列表如下 函数。 案例说明approx_count_distinct:返回聚合列不同值的个数 df.groupBy('Seqno').agg(approx_count_distinct('Name')).show() 1. collect_list:返回聚合列的所有值,包含重复值 df.groupBy('Seqno').agg(collect_list('Na...
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。
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: "+...
6.1 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、--
df_customer.count() 链接调用转换DataFrame 的方法会返回 DataFrame,在调用操作之前,Spark 不会对转换执行操作。 这种延迟计算意味着你可以将多个方法链接起来,既方便又易读。 以下示例演示了如何链接筛选、聚合和排序:Python 复制 from pyspark.sql.functions import count df_chained = ( df_order.filter(col("o...
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 ...