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:...
1nSparkSessionappName: stringgetOrCreate()DataFrameread.csv(path: string, header: bool)dropDuplicates()write.csv(path: string, header: bool) 状态图 CreatedDuplicatesRemoved 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!
dataframe = dataframe.withColumnRenamed('amazon_product_url', 'URL') dataframe.show(5) “Amazon_Product_URL”列名修改为“URL” 6.3、删除列 列的删除可通过两种方式实现:在drop()函数中添加一个组列名,或在drop函数中指出具体的列。两个例子展示如下。 dataframe_remove = dataframe.drop("publisher", "pu...
dataframe.show(5) “Amazon_Product_URL”列名修改为“URL” 6.3、删除列 列的删除可通过两种方式实现:在drop()函数中添加一个组列名,或在drop函数中指出具体的列。两个例子展示如下。 dataframe_remove= dataframe.drop("publisher", "published_date").show(5) dataframe_remove2=dataframe \ .drop(dataframe....
Select required columns in Spark dataframe and convert to Pandas dataframe Use Pyspark plotting libraries Export dataframe to CSV and use another software for plotting 引用 rain:Pandas | 一文看懂透视表pivot_table sparkbyexamples.com/pys 如果觉得本文不错,请点个赞吧:-) ...
附录·:SparkSQL DataFrame对象官网所有属性和方法介绍 – 一、Jupyter Pyspark交互式环境配置 前言:工作中在${SPARK_HOME}/bin/pyspark交互式环境下,调试程序非常不方便。so,基于jupyter-lab + pyspark(类库,不是spark安装目录下的pyspark)连通yarn集群进行在线交互式分布运算。 环境:Jupyter(python3.9) + pyspark3.1...
DataFrame数据操作 DataFrame中的数据处理有两种方式,一种是使用DataFrame中的转换和操作函数,另一种是使用SQL查询计算。 # DataFrame中的转换和操作 select() ; show() ; filter() ; group() ; count() ; orderby() ; dropDuplicates() ; withColumnRenamed() ; ...
--- --- 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 ---...,一列为分组的组名,另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) ——...-+---+---+ only s...
Sort DataFrame by a column Take the first N rows of a DataFrame Get distinct values of a column Remove duplicates Grouping count(*) on a particular column Group and sort Filter groups based on an aggregate value, equivalent to SQL HAVING clause Group by multiple columns Aggregate multiple col...
createDataFrame(people) Powered By Specify Schema >>> people = parts.map(lambda p: Row(name=p[0], age=int(p[1].strip()))>>> schemaString = "name age">>> fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()]>>> schema = StructType(fie...