valueColumnName:对应列的值宽表转长表,一行变多行,除了选中的ids是不变的,但是会把选中的values中的列由列变成行记录,variableColumnName记录了反转前的列名,valueColumnName 对应 variableColumnName 存储值。 data.show()+---+---+---+---+---+| name|age| id|gender|new_id|+---+---+---+--...
# Distinct Values in a column df.select('mobile').distinct().show() 1. 2. # distinct value count df.select('mobile').distinct().count() # 5 1. 2. groupBy df.groupBy('mobile').count().show(5,False) 1. orderBy # Value counts df.groupBy('mobile').count().orderBy('count',asc...
##Let's now understand our dataset#show the distinct values in the results columnresult_data=ins_df.select('results').distinct().show() ##converting the existing dataframe into a new dataframe###each inspection is represented as a label-violations pair.###Here 0.0 represents a failure, 1.0...
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...
问pyspark:删除所有行中具有相同值的列ENPython按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力...
CodeInText:指示文本中的代码词、数据库表名、文件夹名、文件名、文件扩展名、路径名、虚拟 URL、用户输入和 Twitter 句柄。以下是一个例子:“将下载的WebStorm-10*.dmg磁盘映像文件挂载为系统中的另一个磁盘。” 代码块设置如下: test("Should use immutable DF API") {importspark.sqlContext.implicits._ ...
The groupBy is a transformation in which the values of the column are grouped to form a unique set of values. To perform this operation is costly in distributed environments because all the values to be grouped must be collected from various partitions of data that reside in nodes of the clu...
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" ...
df.distinct() df.dropDuplicates() df.dropDuplicates(['name', 'height']) #删除具有na的行,参数how指定‘any’或‘all’,也可以指定non-na的column的数值做阈值,指定考虑的column df.dropna() #将指定column的na使用指定值进行替换 df.fillna(0) ...
# 计算一列空值数目 df.filter(df['col_name'].isNull()).count() # 计算每列空值数目 for col in df.columns: print(col, "\t", "with null values: ", df.filter(df[col].isNull()).count()) 平均值填充缺失值 from pyspark.sql.functions import when import pyspark.sql.functions as F #...