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...
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_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_...
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 alias for dropDuplicates(). dropna([how, thresh, subset]) Returns a new DataFrame omitting rows wit...
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)...
一般情况下,可以通过select方法选择需要的列,也可以通过drop方法删除指定的列。 然而,有时候可能会遇到无法删除列的情况,这可能是由于以下几个原因导致的: 列不存在:在尝试删除列之前,需要确保所要删除的列是存在的。可以通过使用printSchema方法查看数据表或者数据框的结构,确认列名是否正确。 列是只读的:有些情况下...
There is no duplicate records in the proposed test sets; therefore, the performance of the learners are not biased by the methods which have better detection rates on the frequent records. The number of selected records from each difficultylevel group is inversely proportional to the percentage of...
ns))2、删除列.drop(''<字段名>'')删除库DROPDATABASEIFEXISTS]< 库名>;DELETEDATABASE<库名>ALL;在Parquet文件中:importsubprocess?subpro cess.check_call(''rm-r<存储路径>''),shell=True)在Hive表中:frompyspark.s qlimportHiveContexthive=HiveContext(spark.sparkContext)hive.s ...
AWS Glue 提供了以下可在 PySpark ETL 操作中使用的内置转换。您的数据在一个称为DynamicFrame的数据结构中从转换传递到转换,该数据结构是 Apache Spark SQLDataFrame的扩展。DynamicFrame包含您的数据,并引用其架构来处理您的数据。 此外,其中的大多数转换也将作为DynamicFrame类的方法存在。更多相关信息,请参阅Dynamic...