在PySpark 中,df.na.drop() 和 df.dropna() 都是 DataFrame 对象的方法,用于处理缺失值。它们之间的区别如下:df.na.drop(**{subset:[col,col]}):这个方法用于删除包含任何缺失值(null 或 NaN)的行。默认情况下,该方法会删除包含任何缺失值的整行数据。你可以通过传递额外的参数来指定其他条件,例如只删除某...
Output: 基于一列删除 Python3 # remove duplicate rows based on college # column dataframe.dropDuplicates(['college']).show() Output: 基于多列的拖放 Python3 # remove duplicate rows based on college # and ID column dataframe.dropDuplicates(['college', 'student ID']).show() Output:...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 步骤1:创建SparkSession对象spark=SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()# 步骤2:读取数据并创建DataFramedf=spark.read.csv("data.csv",header=True)# 步骤3:执行去重操作df_dedup=df.dropDuplicates(["column_name"])# 步骤4:显示去重后的结果df_dedup.show...
pyspark dataframe是一种分布式数据集,类似于关系型数据库中的表格。它具有强大的数据处理能力和优化执行计划,可以在分布式集群上进行快速的数据处理。 dataframe去重计数的实现方法 pyspark dataframe提供了dropDuplicates方法,用于去除重复行。dropDuplicates方法会返回一个新的dataframe,其中不包含重复行。然后,可以使用count方...
为了删除DataFrame中的重复项,可以使用Pyspark的dropDuplicates()方法。 然而,有时候使用dropDuplicates()方法可能无法删除所有重复项。这可能是由于以下原因导致的: 数据类型不匹配:在进行去重操作时,Pyspark会比较数据行的所有列。如果某些列的数据类型不匹配,比如一个列是字符串类型,另一个列是整数类型,那么这些列的...
from pyspark.sql.functions import col df = df.withColumn('colName',col('colName').cast('string')) df.drop_duplicates(subset=['colName']).count() 可以使用排序的 groupby 检查是否已删除重复项: df.groupBy('colName').count().toPandas().set_index("count").sort_index(ascending=False) ...
df.drop(*['name','age']).show()+---+---+|weight|height|+---+---+| 40.3| 150.5|| 37.8| 142.3|| 44.1| 142.2|+---+---+ dropDuplicates 去重 drop_duplicates 别名效果一样 from pyspark.sql import Rowdf = spark.createDataFrame([ Row(name='Alice', age=5, height=80), Row(name...
中的drop_duplicates函数功能完全一致 fillna:空值填充 与pandas中fillna功能一致,根据特定规则对空值进行填充,也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill:广义填充 drop...),第二个参数则为该列取值,可以是常数也可以是根据已有列进行某种运算得到,返回值是一个调整了相应列后的新DataFrame # 根据age列创建一个名为...
同样如果是删除的话,把select换为drop就行了。 pyspark的dataframe使用聚合操作和pandas的比较像,如下的格式: df2 = df1.groupby('列名1', '列名2').agg(count(df1.列1).alias('新列名'), sum(df1.列2).alias('新列名'), sum(df1.列3).alias('新列名')) 如何改列名。注意这里面是旧列名在前,...
[Out]:33[In]: df=df.dropDuplicates() [In]: df.count() [Out]:26 删除列 我们可以利用drop函数从数据帧中删除任何列。如果我们想从 dataframe 中删除 mobile列,我们可以将它作为一个参数传递给drop函数。 [In]: df_new=df.drop('mobile')