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...
删除重复的行 清理数据的前十大方法是dropduplicates()方法。 就其本身而言,在DataFrame上调用dropduplicates()会删除行,其中一行中的所有值都被另一行重复。 与到目前为止我们介绍的其他两种方法一样,dropduplicates()也接受subset参数: df = df.dropduplicates(subset="recall_number")display(df) 从数据框选择数据 ...
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...
首先看重复数据,为了检测到重复数据,可以可用常用的.distinct(),检测到了,使用.dropDuplicates()可以删除重复项,这里可以增加subset参数指定特定的列。 对于缺失数据,处理缺失值最简单的方法就是益处,这和去除数据的方法一样,但是直接移除可能会对数据集的可用性带来比较大的影响。所以通常情况下,我们会采用稍微折中一些...
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)forcindf.columns)).show() 计算每列缺失率。F.count(*)计算该列行数,F.count(c)计算该列没有缺...
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...
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...
两种去重,一种是整行每一项完全相同去除重复行,另一种是某一列相同去除重复行。 整行去重 dataframe1 = dataframe1.distinct() 1. 某一列或者多列相同的去除重复 df = df.select("course_id", "user_id", "course_name") # 单列为标准 df1 = df.distinct.dropDuplicates(subset=[c for c in df.col...