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 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSessionspark=SparkSession...
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、--- 查 --- — 1.1 行元素查询操作 — 像SQL那样打印列表前2...
这部分代码中,data是一个包含名称和 ID 的元组,schema定义了 DataFrame 的结构。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...
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,...
DataFrame基础操作1、select()select函数选择DataFrame的一列或者多列,返回新的DataFrameimport pyspark from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com&…
df=spark.createDataFrame(data,['Name','age']) df_array=df.collect() print(df_array) 1. 2. 3. 4. 其结果如下: 需要注意一点,collect方法会将集群中DataFrame的所有数据取回到一个节点当中,所以单台节点的内存不足以保存整个DataFrame中的所有数据时就会报内存溢出错误。
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 ...
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。 DataFrames用于处理大量结构化和半结构化数据 连接本地spark frompyspark.sqlimportSparkSession spark = SparkSession \ .builder \
DataFrame[tinyint: tinyint, decimal: decimal(10,0), float: float, double: double, integer: int, long: bigint, short: smallint, timestamp: timestamp, string: string, boolean: boolean, date: date] psdf = sdf.pandas_api psdf.dtypes ...
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