在PySpark中,你可以使用DataFrame的dropDuplicates()方法来根据指定列去除重复的行。以下是详细的步骤和示例代码: 1. 理解dropDuplicates()方法 dropDuplicates()方法用于去除DataFrame中的重复行。如果不指定任何参数,它将基于所有列的值来判断重复行。但是,你可以通过传递列名作为参数来仅基于这些列的值来去除重复行。
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...
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...
把.drop_duplicates("column_name")改为.drop_duplicates(subset=["column_name"])
df3 = df2.dropDuplicates(subset = [c for c in df2.columns if c!='id']) # 3.有意义的重复记录去重之后,再看某个无意义字段的值是否有重复(在这个例子中,是看id是否重复) # 查看某一列是否有重复值。 # .count()计算DataFrame的行数,.countDistinct()计算id的唯一数 .alias()返回列指定一个好...
或者也可以用dropDuplicates,distinct因为是对所有列去重,所以会慢很多。 df = df.dropDuplicates(['id']) # 对其指定列去重 计数 df.count() 计算每列的取值个数 df.agg(*(countDistinct(col(c)).alias(c) for c in df.columns)).show() 计算每列缺失率。F.count(*)计算该列行数,F.count(c)计算...
dropDuplicates().show() # 只要某一列有重复值,则去重 df1.dropDuplicates(subset=['FirstName']).show() # pandas的方法 df=pd.DataFrame(authors, columns=["FirstName","LastName","Dob"]) df.drop_duplicates(subset=['FirstName']) 12、 生成新列 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码...
df1.dropDuplicates().show() # 只要某一列有重复值,则去重 df1.dropDuplicates(subset=['FirstName']).show() # pandas的方法 df=pd.DataFrame(authors, columns=["FirstName","LastName","Dob"]) df.drop_duplicates(subset=['FirstName']) ...
drop_duplicates(subset=None) drop_duplicates()是dropDuplicates()的别名 New in version 1.4. dropna(how='any', thresh=None, subset=None) 返回一个新的省略具有零值的行的DataFrame。DataFrame.dropna() 和 DataFrameNaFunctions.drop()是彼此的别名 ...
DataFrame().dropDuplicates(subset=None): 返回一个新的 df ,这个 df 里面不再有重复的记录。可选参数可以让我们选择关心的字段进行去重。 >>>frompyspark.sqlimportRow>>> df =sc.parallelize([ \ ... Row(name='Alice', age=5, height=80), \ ...