在PySpark中,你可以使用DataFrame的dropDuplicates()方法来根据指定列去除重复的行。以下是详细的步骤和示例代码: 1. 理解dropDuplicates()方法 dropDuplicates()方法用于去除DataFrame中的重复行。如果不指定任何参数,它将基于所有列的值来判断重复行。但是,你可以通过传递列名作为参数来仅基于这些列的值来去除重复行。
df.groupBy('Survived').agg(avg("Age"),avg("Fare")).show()# 聚合分析 df.select(df.Sex,df.Survived==1).show()# 带条件查询 df.sort("Age",ascending=False).collect()# 排序 # 特征加工 df=df.dropDuplicates()# 删除重复值 df=df.na.fill(value=0)# 缺失填充值 ...
df = df.dropDuplicates() 使用dropDuplicates()方法删除重复的行,即保留每个重复组中的第一行,并更新数据框。 这样,你就可以从PySpark数据框中提取和替换重复行的值。根据具体的数据集和需求,可以进一步调整和优化以上步骤。 在腾讯云的产品中,推荐使用腾讯云的弹性MapReduce (EMR) 产品来处理大规模数据集。EMR是...
[In]: df.count() [Out]:33[In]: df=df.dropDuplicates() [In]: df.count() [Out]:26 删除列 我们可以利用drop函数从数据帧中删除任何列。如果我们想从 dataframe 中删除 mobile列,我们可以将它作为一个参数传递给drop函数。 [In]: df_new=df.drop('mobile') [In]: df_new.show() [Out]: 写...
df = df.distinct() 或者也可以用dropDuplicates,distinct因为是对所有列去重,所以会慢很多。 df = df.dropDuplicates(['id']) # 对其指定列去重 计数 df.count() 计算每列的取值个数 df.agg(*(countDistinct(col(c)).alias(c) for c in df.columns)).show() 计算每列缺失率。F.count(*)计算该列...
# 保存去重后的数据,可以保存为csv文件或者其他格式df_no_duplicates.write.csv("data_no_duplicates.csv",header=True) 1. 2. 类图 1nSparkSessionappName: stringgetOrCreate()DataFrameread.csv(path: string, header: bool)dropDuplicates()write.csv(path: string, header: bool) ...
from pyspark.sql.functions import col df = df.withColumn('colName',col('colName').cast('string')) df.drop_duplicates(subset=['colName']).count() 可以使用排序的 groupby 检查是否已删除重复项: df.groupBy('colName').count().toPandas().set_index("count").sort_index(ascending=False) ...
df=spark.read.csv("data.csv",header=True) 1. 步骤3:执行去重操作 调用DataFrame对象的dropDuplicates()方法执行去重操作,可以传入需要去重的列名列表。 df_dedup=df.dropDuplicates(["column_name"]) 1. 步骤4:显示去重后的结果 最后,可以调用DataFrame对象的show()方法来显示去重后的结果。
color_df.createOrReplaceTempView("color_df") spark.sql("select count(1) from color_df").show() 4、增加删除列 # pandas删除一列 # df.drop('length').show() # 删除一列 color_df.drop('length').show() #增加一列 from pyspark.sql.functions import lit ...
1.去重方法 dropDuplicates 功能:对DF的数据进行去重,如果重复数据有多条,取第一条 2.删除有缺失值的行方法 dropna 功能:如果数据中包含null,通过dropna来进行判断,符合条件就删除这一行数据 3.填充缺失值数据 fillna 功能:根据参数的规则,来进行null的替换 ...