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...
DataFrame是Pyspark中的一种数据结构,类似于关系型数据库中的表格,可以进行类似SQL的操作。 当DataFrame中存在重复的数据行时,我们通常希望将这些重复项删除,以保证数据的准确性和一致性。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。
我有一个像这样的PySpark dataframe,但有更多的数据: 我删除用户的重复项,留下最后一个事件。我使用这样的东西: df = df.orderBy(['user_id', 'event_date'], ascending=False).dropDuplicates(['user_id']) 当我在寻找其他问题的解决方案时,我发现这种方法可能是non-deterministic。我做错了吗?我应该使用...
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,新列名在...
DataFrame+dropDuplicates(column_list) 二、详细步骤 步骤1:创建SparkSession对象 首先需要创建一个SparkSession对象,用于操作Spark应用程序。可以通过pyspark.sql.SparkSession来创建。 frompyspark.sqlimportSparkSession spark=SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate() ...
1nSparkSessionappName: stringgetOrCreate()DataFrameread.csv(path: string, header: bool)dropDuplicates()write.csv(path: string, header: bool) 状态图 CreatedDataLoadedDuplicatesRemovedDataSaved 通过以上步骤,你可以成功地使用pyspark去重数据。祝你学习顺利!
createDataFrame(authors,schema=["FirstName","LastName","Dob"]) df1.show() # 删除重复值行 df1.dropDuplicates().show() # 只要某一列有重复值,则去重 df1.dropDuplicates(subset=['FirstName']).show() # pandas的方法 df=pd.DataFrame(authors, columns=["FirstName","LastName","Dob"]) df....
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: "+...
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...
[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')