PySpark有一组很好的聚合函数(例如,count,countDistinct,min,max,avg,sum),但这些并不适用于所有情况(特别是如果你试图避免代价高昂的Shuffle操作)。 PySpark目前有pandas_udfs,它可以创建自定义聚合器,但是你一次只能“应用”一个pandas_udf。如果你想使用多个,你必须预先形成多个groupBys ...并且避免那些改组。 在...
countByValue():各元素在rdd中出现的个数,用字典格式包装,如一个"panda"数据,会是这样:defaultdict(<class 'int'>, {"panda":1,其它数据}),和后面countByKey()不同的是,这个Value就是这一条数据,一个元素,如一个("panda",1)数据,会是这样:defaultdict(<class 'int'>, {('panid', 1): 1,其它数据...
5、计数:countDistinct('purchase_date'),count('purchase_date') 6、分位数: quantiles = df.approxQuantiles(col('age'),[0.25,0.75],0.05) IQR = quantiles[1] - quantitles[0] min_value = quantitles[0] - 1.5 * IQR max_value = quantitles[1] + 1.5 * IQR 7、描述统计:df.describ...
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(...
以下方法用于检查数据:schema、dtypes、show、head、first、take、describe、columns、count、distinct、printSchema。 以下是用于添加、更新和删除数据列的几种不同方法。 新列:要向现有数据添加新列,请使用 withColumn 方法。 这个方法有两个参数,列名和数据。 # Add a new Column spark_df_json.withColumn("Copied...
(6)distinct方法 功能:对RDD数据进行去重,返回新的RDD 语法: rdd.distinct( ) # 这里无需传参 代码示例: """ distinct方法演示 """ from pyspark import SparkConf, SparkContext import os os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:\\Python310\\dev\\python\\python3.10.4\\python.exe" ...
foldByKey:针对于key: value形式的RDD,进行聚合 >>> rdd = sc.parallelize([("a", (1,2,3,4)), ("b", (11,22,33,44))])>>> rdd1 = rdd.flatMapValues(lambdax: x)>>> rdd1.collect()[('a',1), ('a',2), ('a',3), ('a',4), ('b',11), ('b',22), ('b',33),...
from pyspark.sql.functions import udf, concat, col, desc, year, month, asc, count, avg, countDistinct from pyspark.sql.types import IntegerType import pyspark.sql.functions as func from pyspark.ml import Pipeline from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator ...
countByValue()# 返回每个value出现的次数 返回: 返回的结果是一个Dict Copy rdd2 = sc.parallelize([ 1,2,1,2,2],2)print(rdd2.countByValue())# defaultdict(<class 'int'>, {1: 2, 2: 3}) distinct()# 遍历全部元素,并返回包含的不同元素的总数 ...
distinct、subtract...RDD分区对单个RDD基于key进行重组和reduce,如groupByKey、reduceByKey 对两个RDD基于key进行jion和重组,如jion 对key-value数据类型RDD的分区器...RDD的分区策略和分区数,并且这个函数只在(k-v)类型的RDD中存在,在非(k-v)结构的RDD中是None 每个数据分区的地址列表(preferredLocations) 与...