4.pyspark.sql.functions 包 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...
df1 = sqlContext.createDataFrame(rdd1,['column1','column2','column3','column4']).collect()#droppingduplicates from the dataframe df1.dropDuplicates().show() 如果您有一个数据框并想删除所有重复项——参考特定列(称为“colName”)中的重复项: 去重前计数: df.count() 进行重复数据删除(将要进行...
通过对DataFrame执行去重操作,可以按照字段名去重。 # 去重操作data_distinct=data.dropDuplicates(["column_name"]) 1. 2. 5. 保存去重后的数据 最后,将去重后的数据保存到新的文件中。 # 保存去重后的数据data_distinct.write.csv("path_to_save_distinct_data.csv",header=True) 1. 2. 以上是按照字段名...
#生成新的DataFrame,去除重复行,dropDuplicates可以指定考虑的column,默认是所有column df.distinct() df.dropDuplicates() df.dropDuplicates(['name', 'height']) #删除具有na的行,参数how指定‘any’或‘all’,也可以指定non-na的column的数值做阈值,指定考虑的column df.dropna() #将指定column的na使用指定值...
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), \...
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...
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() ...
快速在组合中查找重复和遗失的元素
PySpark distinct() transformation is used to drop/remove the duplicate rows (all columns) from DataFrame and dropDuplicates() is used to drop rows based
你可以简单地使用dropDuplicates()和id作为子集列。参见下面的示例