如果想选中多列,可以这么写 df=df.select(*selected_list) 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('...
整行去重 dataframe1 = dataframe1.distinct() 1. 某一列或者多列相同的去除重复 df = df.select("course_id", "user_id", "course_name") # 单列为标准 df1 = df.distinct.dropDuplicates(subset=[c for c in df.columns if c in ["course_id"]]) # 多列为标准 df2 = df.distinct.dropDuplic...
df=spark.createDataFrame(data,['Name','age']) res_1=df.take(2) print(res_1) 1. 2. 3. 4. 1.4 将DataFrame转化pandas.DataFrame toPandas方法可以将spark DataFrame转化为Pandas DataFrame。用法如下: data=[['Alice',26],['Jessica',23],['Shirely',33]] df=spark.createDataFrame(data,['Name'...
DataFrame基础操作 1、select() select函数选择DataFrame的一列或者多列,返回新的DataFrame importpysparkfrompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate()data=[("James","Smith","USA","CA"),("Michael","Rose","USA","NY"),("Robert","Williams",...
在pyspark中,可以使用distinct函数来显示两个DataFrame列之间的唯一值。distinct函数用于返回一个新的DataFrame,其中包含原始DataFrame中指定列的唯一值。 以下是使用pyspark显示两个DataFrame列之间唯一值的示例代码: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ...
filter【类似pandas中dataframe的采用列名来筛选功能】 sparkDF.filter ( sparkDF[‘value‘] == 100 ).show():将value这一列值为100的行筛选出来 5、计算不重复值以及统计dataframe的行数 distinct()函数:将重复值去除 sparkDF.count():统计dataframe中有多少行 ...
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、--
logData.createOrReplaceTempView("total_data") 然后你就可以 DF=spark.sql("SELECT DISTINCT name,id FROM total_data WHERE app_name!='' AND identifier!='' ") 类似这样的查询,注意spark前面声明过,是Session,语句返回的也是一个DataFrame DF.show()可以看一看格式化输出的DF。
df.select(), 根据列名来选择子集; df.selectExpr(), 用来选择某列并对某列进行变换,返回变换后的值; df.where(),df.filter(), 这两个函数的用法相同,都是用来提取符合特定条件的记录(行); df.distinct(), 用来过滤重复的记录(行),返回不含重复记录的DataFrame子集; ...
一. 需求 我们使用pyspark的Dataframe的时候,经常会遇到求 差集、交集 、并集。虽然这个需求可以通过Spark SQL来实现,但是如果列比较多,使用Spark...