然后使用 .na.drop() 方法删除了包含任何缺失值的行,使用 .na.fill() 方法填充了缺失值,并使用 .na.replace() 方法替换了特定值。最后,我们分别打印出经过处理后的 DataFrame。col from pyspark.sql.functions import col pyspark.sql.functions.col() 是一个函数,用于引用 DataFrame 中的列。它主要用于在 ...
Column.dropFields(*fieldNames: str) → pyspark.sql.column.Column 1. 按名称删除StructType中字段的表达式。如果架构不包含字段名,则这是一个no op。 from pyspark.sql.functions import col, lit df = spark.createDataFrame([ Row(a=Row(b=1, c=2, d=3, e=Row(f=4, g=5, h=6)))]) df.with...
dropDuplicates 去重 drop_duplicates 别名效果一样 from pyspark.sql import Rowdf = spark.createDataFrame([ Row(name='Alice', age=5, height=80), Row(name='Alice', age=5, height=80), Row(name='Alice', age=10, height=80)])df.show()+---+---+---+| name|age|height|+---+---+...
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(...
('device_id','age').dropDuplicates(['age']) # 按指定字段去重 print('摄像头id列表',) device_dif.show() # show 是action动作 print('摄像头数目',device_dif.count()) # count 是action动作 # 统计 print('===统计===') df.stat.freqItems(['device_id','gender'], 0.3).show() # 显...
.withColumn('age',last('age',True).over(Window.partitionBy('id').orderBy('num')))\ .orderBy('rank')\ .drop('num')\ .show() spark.range() row_nums = 11 df = spark.range(1,row_nums + 1).toDF('row_number').show()
字符串列:对于分类特征,使用字符串“ column_name=value ”的哈希值映射到向量索引,指标值为 1.0 。因此,分类特征是“ one-hot ”编码的(类似于使用 OneHotEncoder 和 dropLast=false )。 布尔列:布尔值的处理方式与字符串列相同。也就是说,布尔特征表示为 “ column_name=true ”或“ column_name=false ”...
na.drop() clean_data.show() # 2.用均值替换缺失值 import math from pyspark.sql import functions as func # 导入spark内置函数 # 计算缺失值,collect()函数将数据返回到driver端,为Row对象,[0]可以获取Row的值 mean_salary = final_data.select(func.mean('salary')).collect()[0][0] clean_data ...
增加列有2种方法,一种是基于现在的列计算;一种是用pyspark.sql.functions的lit()增加常数列。 df.select(df.age+1,'age','name')df.select(F.lit(0).alias('id'),'age','name') 增加行 df.unionAll(df2) 删除重复记录 df.drop_duplicates() ...
提供一个接口来操作 create drop alter query 库或者表 SparkSession.createDataFrame: 可以获得从 rdd python list 和 pandas df 创建 df 的能力。下面贴一下官方的例子: >>> l = [('Alice', 1)]>>>spark.createDataFrame(l).collect() [Row(_1=u'Alice', _2=1)]>>> spark.createDataFrame(l, ...