In this case, the “Age” column has a null percentage of 0.4, which is greater than the threshold (0.3). So, “Age” is added to the list cols_to_drop. Dropping Columns: df = df.drop(*cols_to_drop) The drop(*cols_to_drop) method drops all columns listed in cols_to_drop. In...
例如:How to automatically drop constant columns in pyspark?但我发现,没有一个答案解决了这个问题,即countDistinct()不将空值视为不同的值。因此,只有两个结果null和none NULL值的列也将被删除。一个丑陋的解决方案是将spark dataframe中的所有null值替换为您确信在dataframe中其他地方不存在的值。但就像我说的那...
agg_row = data.select([(count(when(isnan(c)|col(c).isNull(),c))/data.count()).alias(c) for c in data.columns if c not in {'date_recored', 'public_meeting', 'permit'}]).collect() 进行最后处理,请注意drop函数的用法 agg_dict_list=[row.asDict()forrowinagg_row]agg_dict=agg...
3.1.7、取别名: dataframe.column.alias('new_col_name') 3.1.8、查询数据框中某列为null的行 3.1.9、输出list类型,list中每个元素是Row类: 3.1.10、describe() 和 summary(): 查看数据框中数值型列的统计情况(stddev是标准差的意思) 3.1.11、distinct() 和 dropDuplicates(): 去重操作 3.1.12、sample(...
处理null 值 若要处理 null 值,请使用na.drop方法删除包含 null 值的行。 使用此方法,可以指定是要删除包含anynull 值的行,还是要删除包含allnull 值的行。 若要删除任何 null 值,请使用以下示例之一。 Python df_customer_no_nulls = df_customer.na.drop() df_customer_no_nulls = df_customer.na.drop...
df1.unionByName(df3,allowMissingColumns=True).show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 其结果如下: 2.10 join操作 join的作用与SQL中的join操作作用类似,这里不赘述。用法举例如下; data1=[[1,2], [5,4], [7,3]] ...
[In]: df_new=df.drop('mobile') [In]: df_new.show() [Out]: 写入数据 一旦我们完成了处理步骤,我们就可以以所需的格式将干净的数据帧写入所需的位置(本地/云)。 战斗支援车 如果我们想把它保存回原来的 csv 格式作为单个文件,我们可以使用 spark 中的coalesce函数。
dropna()和dataframenafunctions.drop()类似。 # 参数:● how – 'any'或者'all'。如果'any',删除包含任何空值的行。如果'all',删除所有值为null的行。 # ● thresh – int,默认为None,如果指定这个值,删除小于阈值的非空值的行。这个会重写'how'参数。
6.2 dropDuplicates:根据指定字段去重 --- 7、 格式转换 --- pandas-spark.dataframe互转 转化为RDD --- 8、SQL操作 --- --- 9、读写csv --- 延伸一:去除两个表重复的内容 参考文献 1、--- 查 --- — 1.1 行元素查询操作 — 像SQL那样打印列表前20元素 show函数...
17. pyspark dataframe sample函数 df.sample(withReplacement = False,fraction = 0.5,seed = None 18. 筛选有空值的行 df.where(col('col_name').isNull()) 19. pyspark shape 函数 print(df.count(),len(data.columns))编辑于 2022-11-17 20:35・IP 属地北京 ...