SPARK Distinct Function Spark dropDuplicates() Function distinct数据去重 使用distinct:返回当前DataFrame中不重复的Row记录。该方法和接下来的dropDuplicates()方法不传入指定字段时的结果相同。 dropDuplicates:根据指定字段去重 跟distinct方法不同的是,此方法可以根据指定字段去重。 例如我们想要去掉相同用户通过相同渠道...
1. Differences Between PySpark distinct vs dropDuplicates The maindifference between distinct() vs dropDuplicates() functions in PySparkare the former is used to select distinct rows from all columns of the DataFrame and the latter is usedselect distinct on selected columns. Let’s create a DataFr...
distinct() #返回一个不包含重复记录的DataFrame DF.distinct() #返回当前DataFrame中不重复的Row记录。该方法和接下来的dropDuplicates()方法不传入指定字段时的结果相同。 dropDuplicates() #根据指定字段去重。类似于select distinct a, b操作 train.select(‘Age’,‘Gender’).dropDuplicates().show() 3.2.7格...
准备数据无外乎就是让实际数据变得更可用,比如去重,缺失值处理,异常数据等,为了做到这些,PySpark提供了比较丰富的方法。 首先看重复数据,为了检测到重复数据,可以可用常用的.distinct(),检测到了,使用.dropDuplicates()可以删除重复项,这里可以增加subset参数指定特定的列。 对于缺失数据,处理缺失值最简单的方法就是益处...
sdf.select("flower_type").distinct().show() # PANDAS-ON-SPARK pdf["flower_type"].unique() 1. 2. 3. 4. 排序 # SPARK sdf.sort("sepal_length", "sepal_width").show() # PANDAS-ON-SPARK pdf.sort_values(["sepal_length", "sepal_width"]).head() ...
另外,类似于SQL中count和distinct关键字,DataFrame中也有相同的用法。 以上主要是类比SQL中的关键字用法介绍了DataFrame部分主要操作,而学习DataFrame的另一个主要参照物就是pandas.DataFrame,例如以下操作: dropna:删除空值行实际上也可以接收指定列名或阈值,当接收列名时则仅当相应列为空时才删除;当接收阈值参数时,则...
distinct() 返回一个包含不同行的新的DataFrame,也就是对DataFrame中的行进行去重 >>>df.distinct().count()2 New in version 1.3. drop(col) 返回一个删除了指定列的新的DataFrame Parameters: col - a string name of the column to drop, or a Column to drop. ...
--- --- 6、去重 --- 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 ---...,一列为分组的组名,另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) ——...-+---+---+ only s...
sdf.select("flower_type").distinct.show # PANDAS-ON-SPARK pdf["flower_type"].unique 排序# SPARK sdf.sort("sepal_length","sepal_width").show # PANDAS-ON-SPARK pdf.sort_values(["sepal_length","sepal_width"]).head 分组# SPARK
#SPARKsdf.select("flower_type").distinct().show()#PANDAS-ON-SPARKpdf["flower_type"].unique() 排序 #SPARKsdf.sort("sepal_length","sepal_width").show()#PANDAS-ON-SPARKpdf.sort_values(["sepal_length","sepal_width"]).head() 分组 ...