createDataFrame(data, ["Name", "Age", "City"]) # 显示两个列之间的唯一值 unique_values = df.select("Name", "City").distinct() # 打印结果 unique_values.show() 输出结果为: 代码语言:txt 复制 +---+---+ | Name| City| +---+---+ |Alice|New York| | Bob| London| +---+---...
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...
10. UDF(用户自定义函数): udf(): 允许你将自定义的Python函数应用于DataFrame。
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...
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,...
pyspark dataframe 去重 两种去重,一种是整行每一项完全相同去除重复行,另一种是某一列相同去除重复行。 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") ...
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 \
第一步是拉取数据,与SQL、Pandas、R一样,在SparkSQL中,我们以DataFrame以基本的数据结构(不过要注意,SparkSQL DataFrame与Pandas的DataFrame是两种数据结构,虽然相互转换也很容易)。 加载包 from __future__ import print_functionimport pandas as pdfrom pyspark.sql import HiveContextfrom pyspark import SparkConte...
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 ...