1. 确定数据源 首先,我们需要确定数据源,即我们要对哪个数据集进行按照字段名去重操作。 2. 创建SparkSession 在进行数据处理之前,需要创建一个SparkSession对象,用于连接Spark集群并操作数据。 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSession对象spark=SparkSession.builder.appName("duplicate_removal").getOrCreate...
duplicate_values = duplicate_rows.select(df.columns) 使用select()选择与原始数据框相同的列,即提取重复行的值。 替换重复行的值: 代码语言:txt 复制 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...
df.drop('age').show() df.drop(df.age).show() df.join(df2, df.name == df2.name, 'inner').drop('name').sort('age').show() #创建新的column或更新重名column,指定column不存在不操作 df.withColumn('age2', df.age + 2).show() df.withColumns({'age2': df.age + 2, 'age3': ...
duplicate_columns=df.groupBy("name","dep_id").count().filter("count > 1").show() 根据分组删除重复;不加入上面的分组,会直接删除所有相同的行,留下一行 df_no_duplicates=df.dropDuplicates(["name","dep_id"])df_no_duplicates.orderBy('emp_id').show() 3.根据id排序,显示删除后的表 df_no_...
drop(*cols) Returns a new DataFrame that drops the specified column. 删除列 dropDuplicates([subset]) Return a new DataFrame with duplicate rows removed, optionally only considering certain columns. 返回删除重复行的新 DataFrame,可选择仅考虑某些列。 drop_duplicates([subset]) drop_duplicates() is an...
Now that we have created all the necessary variables to build the model, run the following lines of code to select only the required columns and drop duplicate rows from the dataframe: finaldf = finaldf.select(['recency','frequency','monetary_value','CustomerID']).distinct() Run code Powe...
('N/A')))# Drop duplicate rows in a dataset (distinct)df=df.dropDuplicates()# ordf=df.distinct()# Drop duplicate rows, but consider only specific columnsdf=df.dropDuplicates(['name','height'])# Replace empty strings with null (leave out subset keyword arg to replace in all columns)...
“2474:2484”).deleteShift:=xlToLeft ---【出现问题】--- 行的删除可以啦,但列的删除出问题了columns...Delete Shift:=xlUp te.Range("3:5").Delete Shift:=xlUp End Sub === Part 2:多列删除...通过Columns和Range两种方法都可以列号使用字母表示,注意需将行号放入双引号中"" 当使用数字表示列号...
functions.drop import drop dropped_df = drop( df, fields_to_drop=[ "root_column.child1.grand_child2", "root_column.child2", "other_root_column", ] ) Duplicate Duplicate the nested field column_to_duplicate as duplicated_column_name. Fields column_to_duplicate and duplicated_column_name ...
,不能执行ALTERTABLEDROPPRIMARYKEY,因为这样做会生成错误ERROR1466(HY000): Fieldinlistoffieldsforpartitionfunctionnotfoundintable .5、Column分区COLUMN分区是5.5开始引入的分区功能,只有RANGECOLUMN和LISTCOLUMN这两种分区 ;支持整形、日期、字符串;RANGE和LIST的分区方式非常的相似。COLUMNS和RANGE和LIST分区的区别1)针...