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。
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...
df1 = df.distinct.dropDuplicates(subset=[c for c in df.columns if c in ["course_id"]]) # 多列为标准 df2 = df.distinct.dropDuplicates(subset=[c for c in df.columns if c in ["course_id", "course_name"]]) 1. 2. 3. 4. 5....
把.drop_duplicates("column_name")改为.drop_duplicates(subset=["column_name"])
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)...
['Thomas','H',None],['Jane','Austen','16 December 1775'],['Emily',None,None]]df1=spark.createDataFrame(authors,schema=["FirstName","LastName","Dob"])df1.show()# 删除重复值行df1.dropDuplicates().show()# 只要某一列有重复值,则去重df1.dropDuplicates(subset=['FirstName']).show()...
drop_duplicates(subset=['FirstName']) 8. 生成新列 # 数据转换,可以理解成列与列的运算 # 注意自定义函数的调用方式 # 0.创建udf自定义函数,对于简单的lambda函数不需要指定返回值类型 from pyspark.sql.functions import udf concat_func = udf(lambda name,age:name+'_'+str(age)) # 1.应用自定义...
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 ...
3.15 dropDuplicates(subset=None) 返回去掉重复行的一个新的DataFrame,通常只考虑某几列。 drop_duplicates()和dropDuplicates()类似。 >>>frompyspark.sqlimportRow>>>df = sc.parallelize([Row(name='Alice', age=5, height=80),Row(name='Alice', age=5, height=80),Row(name='Alice', age=10, heig...
select("ip","count").\# 选择保留列名filter(~col("ip").isin(["localhost","127.0.0.1"])).\# 过滤ip在数组中的行drop_duplicates(subset=["ip"]).\# 删除ip列中重复数据的行withColumn("block_impact",udf_count("count")).\# 创建新列block_impact,填充值为udf函数处理count列数据后的对应返回...