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().toPandas().set_index("count").sort_index(ascending=False) ...
1. PySpark DataFrame drop() syntax PySparkdrop()takes self and *cols as arguments. In the below sections, I’ve explained with examples. drop(self, *cols) 2. Drop Column From DataFrame First, let’s see a how-to drop a single column from PySpark DataFrame. Below explained three different...
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...
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...
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20元素 show函数...
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...),第二个参数则为该列取值,可以是常数也可以是根据已有列进行某种运算得到,返回值是一个调整了相应列后的新DataFrame # 根据age列创建一个...
PySpark distinct() transformation is used to drop/remove the duplicate rows (all columns) from DataFrame and dropDuplicates() is used to drop rows based
data.drop(same_datas,inplace=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. (5)删除多行(按多列条件删除多行) ## 删除多列 df.drop_duplicates(subset=['a', 'b'], keep='first', inplace=False) ...
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), \...
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), \...