我们可以使用dropDuplicates方法从数据帧中删除重复的记录。该数据帧中的记录总数为 33,但它还包含 7 个重复记录,这可以通过删除这些重复记录来轻松确认,因为我们只剩下 26 行。 [In]: df.count() [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...
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 --- 7、 格式转换 --- pandas-spark.dataframe互转 转化为RDD --- 8、SQL操作 --- --- 9、读写csv --- 延伸一:去除两个表重复的内容 参考文献 1、--- 查 --- — 1.1 行元素查询操作 — 像SQL那样打印列表前2...
How isdistinct()different fromdropDuplicates()? distinct()anddropDuplicates()in PySpark are used to remove duplicate rows, but there is a subtle difference.distinct()considers all columns when identifying duplicates, whiledropDuplicates()allowing you to specify a subset of columns to determine uniquen...
PySpark DataFrame provides a drop() method to drop a single column/field or multiple columns from a DataFrame/Dataset. In this article, I will explain
5、dropDuplicates & distinct 二者用法相同,去重函数,即能对整体去重,也能按照指定列进行去重 import pyspark from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import expr spark = SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate() data = [("James", "Sales", 3000), \...
data.drop_duplicates(['column']) pyspark 使用dataframe api 进行去除操作和pandas 比较类似 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sdf.select("column1","column2").dropDuplicates() 当然如果数据量大的话,可以在spark环境中算好再转化到pandas的dataframe中,利用pandas丰富的统计api 进行进一步的...
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格式转换的操作 Pandas和Spark的DataFrame两者互相转换: AI检测代码解析 pandas_df = spark_df.toPandas() #pandas转spark spark_df = sqlContext.createDataFrame(pandas_df...
In PySpark, we can drop one or more columns from a DataFrame using the .drop("column_name") method for a single column or .drop(["column1", "column2", ...]) for multiple columns.
里的功能函数, 返回值多数都是Column对象.例: 5.SparkSQL Shuffle 分区数目 在SparkSQL中当Job中产生产生Shuffle时,默认的分区数(spark.sql.shuffle.partitions)为200,在实际项目中要合理的设置。可以设置在: 6.SparkSQL 数据清洗API 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...
5、dropDuplicates & distinct 二者用法相同,去重函数,即能对整体去重,也能按照指定列进行去重 import pyspark from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import expr spark = SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate() data = [("James", "Sales", 3000), \...