把.drop_duplicates("column_name")改为.drop_duplicates(subset=["column_name"])
>>> df.drop_duplicates(['a', 'b']).sort_index() a b 0 1个 1 2个 3 2 摄氏度 4 3天 >>> df.drop_duplicates(keep='last').sort_index() a b 0 1个 2 2个 3 2 摄氏度 4 3天 >>> df.drop_duplicates(keep=False).sort_index() a b 0 1个 3 2 摄氏度 4 3天相关...
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(...
1nSparkSessionappName: stringgetOrCreate()DataFrameread.csv(path: string, header: bool)dropDuplicates()write.csv(path: string, header: bool) 状态图 CreatedDataLoadedDuplicatesRemoved 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!
select来选择你想要应用复制的列，并且返回的Dataframe只包含这些选定的列，而dropDuplicates(colNames)将在...
由于groupby不允许我在sparksql中执行上述查询,因此我删除了groupby,并在生成的Dataframe中使用了dropduplicates。以下是修改后的代码: from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession \ .builder \ .appName("Python Spark SQL basic example") \ .config("spark.sql.crossJoin.enabled", "true") \...
drop_duplicates(["col_name"]) pandas_df.drop_duplicates(["col_name"], keep='first', inplace=True) # 缺失数据处理 spark_df.na.fill() spark_df.na.drop(subset=['A', "B"]) #同dropna pandas_df.fillna() pandas_df.dropna(subset=['A', "B"], how="any", inplace=True) # 空值...
3.2 dropDuplicates() Example Let’s see an example. # Using dropDuplicates on multiple columns dropDisDF = df.dropDuplicates(["department","salary"]) dropDisDF.show(truncate=False) # Using dropDuplicates on single column dropDisDF = df.dropDuplicates(["salary"]).select("salary") ...
要解决这个“问题”，您应该明确声明您希望数组被排序（在collect_list之后使用array_sort）。
max_columns', 60) 混杂数据最重要的一个问题就是：怎么知道是否是混杂的数据。 下面准备使用 N ...