然后,使用createDataFrame方法创建 DataFrame。 步骤4: 选择特定列并去重 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 ...
25,"New York"),("Bob",30,"London"),("Alice",25,"New York")]df=spark.createDataFrame(data,["Name","Age","City"])# 显示两个列之间的唯一值unique_values=df.select("Name","City").distinct()# 打印结果unique_values.show()
在pyspark中,可以使用distinct()方法来计算唯一值。该方法用于从数据集中提取唯一的元素,并返回一个新的数据集。 使用方法如下: 代码语言:txt 复制 unique_values = dataframe.select(column_name).distinct() 其中,dataframe是一个pyspark数据框,column_name是要计算唯一值的列名。 优势: 高效性:distinct()...
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,...
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...
Pyspark random split (test/train) on distinct values in one column where all distinct values from another column are included in each split Lets say I have a dataframe with two columns (id1andid2). Something like: df = sc.parallelize([...
6.1 distinct:返回一个不包含重复记录的DataFrame 返回当前DataFrame中不重复的Row记录。该方法和接下来的dropDuplicates()方法不传入指定字段时的结果相同。 示例: 1 jdbcDF.distinct() 6.2 dropDuplicates:根据指定字段去重 根据指定字段去重。类似于select distinct a, b操作 示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
1、直接创建Dataframe spark.createDataFrame(data, schema=None, samplingRatio=None),直接创建,其中:data是行或元组或列表或字典的RDD、list、pandas.DataFrame: df = spark.createDataFrame([ (1, 144.5, 5.9, 33, 'M'), (2, 167.2, 5.4, 45, 'M'), (3, 124.1, 5.2, 23, 'F'), (4, 144.5,...
最近用到dataframe的groupBy有点多,所以做个小总结,主要是一些与groupBy一起使用的一些聚合函数,如mean、sum、collect_list等;聚合后对新列重命名。 大纲 groupBy以及列名重命名 相关聚合函数 1. groupBy frompyspark.sqlimportRow rdd=sc.parallelize([Row(name='Alice',level='a',age=5,height=80),Row(name=...
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。