步骤三:去重操作 接下来,我们使用dropDuplicates()方法按照多列进行去重操作。 # 按照多列进行去重distinct_df=spark.sql("SELECT DISTINCT col1, col2, col3 FROM data_table") 1. 2. 上述代码中,我们使用spark.sql()方法执行了一条 SQL 查询语句,通过SELECT DISTINCT来选择不重复的记录,并指定了需要去重的...
在Pyspark中,要删除数据帧(DataFrame)中的重复列,可以使用dropDuplicates()方法。该方法会根据列的值进行比较,并删除重复的行。 以下是一个示例代码: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession对象 spark = SparkSession.builder.getOrCreate...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 步骤1:创建SparkSession对象spark=SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()# 步骤2:读取数据并创建DataFramedf=spark.read.csv("data.csv",header=True)# 步骤3:执行去重操作df_dedup=df.dropDuplicates(["column_name"])# 步骤4:显示去重后的结果df_dedup.show...
1.去重方法 dropDuplicates 功能:对DF的数据进行去重,如果重复数据有多条,取第一条 2.删除有缺失值的行方法 dropna 功能:如果数据中包含null,通过dropna来进行判断,符合条件就删除这一行数据 3.填充缺失值数据 fillna 功能:根据参数的规则,来进行null的替换 7.DataFrame数据写出 spark.read.format()和df.write.for...
我在本地玩 pyspark 1.4 中的数据帧,并且在获取 dropDuplicates 方法时遇到问题。它不断返回错误: “AttributeError:‘list’对象没有属性‘dropDuplicates’” 不太清楚为什么,因为我似乎遵循了 最新文档 中的语法...
dropDuplicates/drop_duplicates:删除重复行 二者为同名函数,与pandas中的drop_duplicates函数功能完全一致 fillna:空值填充 与pandas中fillna功能一致,根据特定规则对空值进行填充,也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill:广义填充 drop:删除指定列 最后,再介绍DataFrame的几个通用的常规方法: ...
当DataFrame中存在重复的数据行时,我们通常希望将这些重复项删除,以保证数据的准确性和一致性。为了删除DataFrame中的重复项,可以使用Pyspark的dropDuplicates()方法。 然而,有时候使用dropDuplicates()方法可能无法删除所有重复项。这可能是由于以下原因导致的:
去重 df=df.distinct() 或者也可以用dropDuplicates,distinct因为是对所有列去重,所以会慢很多。 df=df.dropDuplicates(['id'])# 对其指定列去重 计数 df.count() 计算每列的取值个数 df.agg(*(countDistinct(col(c)).alias(c)forcindf.columns)).show() ...
df =df.dropDuplicates() //所有列去重 df =df.dropDuplicates(["a", "b"]) //指定列去重,其他列按顺序取第一行值 df =df.distinct() //所有列去重 17 包含某个字符 使用contains() 方法 df = df.where(df["a"].contains("hello")) //查找 a字段中 包含了hello字符 的所有记录 ...
2、处理缺失值:fillna withColumn:新增一列数据 cast : 用于将某种数据类型的表达式显式转换为另一种数据类型 将缺失值删除:dropna Top~~ 3、处理重复值 查看有没有重复值存在:distinct().count() 将重复值去除:dropDuplicates() 4、dataframe的agg应用:...