进行重复数据删除(将要进行重复数据删除的列转换为字符串类型): from pyspark.sql.functions import col df = df.withColumn('colName',col('colName').cast('string')) df.drop_duplicates(subset=['colName']).count() 可以使用排序的 groupby 检查是否已删除重复项: df.groupBy('colName').count().to...
Python3 # remove duplicate rows based on college # column dataframe.dropDuplicates(['college']).show() Output: 基于多列的拖放 Python3 # remove duplicate rows based on college # and ID column dataframe.dropDuplicates(['college', 'student ID']).show() Output:发表评论: 发送 推荐阅...
drop_duplicates() is an alias for dropDuplicates() 别名DataFrame.``dropDuplicates(subset: Optional[List[str]] = None)不加指定列等价于distinct >>> from pyspark.sql import Row>>> df = spark.createDataFrame([... Row(name='Alice', age=5, height=80),... Row(name='Alice', age=5, hei...
60 列 pd.set_option('display.line_width', 5000) pd.set_option('display.max_columns', 60) ...
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: 数据类型不匹配:在进行去重操作时,Pyspark会比较数据行的所有列。如果某些列的数据类型不匹配,比如一个列是字符串类型,另一个列是整数类型,那么这些列的...
在PySpark中,DataFrame的去重操作可以通过dropDuplicates()方法实现。下面是实现去重的详细步骤。 DataFrame+dropDuplicates(column_list) 二、详细步骤 步骤1:创建SparkSession对象 首先需要创建一个SparkSession对象,用于操作Spark应用程序。可以通过pyspark.sql.SparkSession来创建。
[Out]:33[In]: df=df.dropDuplicates() [In]: df.count() [Out]:26 删除列 我们可以利用drop函数从数据帧中删除任何列。如果我们想从 dataframe 中删除 mobile列,我们可以将它作为一个参数传递给drop函数。 [In]: df_new=df.drop('mobile')
2. 类图 1nSparkSessionappName: stringgetOrCreate()DataFrameread.csv(path: string, header: bool)dropDuplicates()write.csv(path: string, header: bool) 状态图 CreatedDuplicatesRemoved 通过以上步骤,你可以成功地使用pyspark去重数据。祝你学习顺利!
df.drop(*['name','age']).show()+---+---+|weight|height|+---+---+| 40.3| 150.5|| 37.8| 142.3|| 44.1| 142.2|+---+---+ dropDuplicates 去重 drop_duplicates 别名效果一样 from pyspark.sql import Rowdf = spark.createDataFrame([ Row(name='Alice', age=5, height=80), Row(name...
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.format(...