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| +---+---...
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()方法以去重。 步骤5: 收集结果 接下来,我们收集这些去重后的值到一个本地的 Python ...
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...
第一种,将pandas中的DataFrame转为spark中的DataFrame import pandas as pd from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 初始化spark会话 pandas_df = pd.DataFrame({"name":["ss","aa","qq","ee"],"age":[12,18,20,25]}) spark_df = spark.createDataFrame(...
在上述代码中,我们首先使用 groupBy 对 DataFrame 进行分组,按照 “groupColumn” 列的值进行分组。然后,通过 agg 函数对每个组进行聚合操作,使用 collect_list 函数来收集 “valueColumn” 列的值到一个列表中。最后,使用 alias 方法给聚合结果的列表列起名为 “listValues”,并通过 show 方法展示聚合结果。使用col...
df.select('id').distinct().rdd.map(lambdar:r[0]).collect() show显示 #show和head函数显示数据帧的前N行df.show(5)df.head(5) 统计分析 (1)频繁项目 # 查找每列出现次数占总的30%以上频繁项目df.stat.freqItems(["id","gender"],0.3).show()+---+---+|id_freqItems|gender_freqItems|+-...
19.pyspark.sql.functions.countDistinct(col, *cols) 返回一列或多列的去重计数的新列。 >>> l=[('Alice',2),('Bob',5)] >>> df = sqlContext.createDataFrame(l,['name','age']) >>> df.agg(countDistinct(df.age, df.name).alias('c')).collect() [Row(c=2)] >>> df.agg(countDi...
df = spark.createDataFrame([{'name':'Alice','age':1}, {'name':'Polo','age':1}]) (3)指定schema创建 schema = StructType([ StructField("id", LongType(),True), StructField("name", StringType(),True), StructField("age", LongType(),True), ...
array_distinct 数组去重 df = spark.createDataFrame([([1, 2, 3, 2],), ([4, 5, 5, 4],)], ['data'])df.show()+---+| data|+---+|[1, 2, 3, 2]||[4, 5, 5, 4]|+---+df.select(fs.array_distinct(df.data)).show()+---+|array_distinct(data)|+---+| [1, 2,...
去重set操作,跟py中的set一样,可以distinct()一下去重,同时也可以.count()计算剩余个数 1 data.select('columns').distinct().show() 随机抽样有两种方式,一种是在HIVE里面查数随机;另一种是在pyspark之中 1 2 3 4 5 #HIVE里面查数随机 sql="select * from data order by rand() limit 2000" ...