6.SparkSQL 数据清洗API 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...
步骤三:去重操作 接下来,我们使用dropDuplicates()方法按照多列进行去重操作。 # 按照多列进行去重distinct_df=spark.sql("SELECT DISTINCT col1, col2, col3 FROM data_table") 1. 2. 上述代码中,我们使用spark.sql()方法执行了一条 SQL 查询语句,通过SELECT DISTINCT来选择不重复的记录,并指定了需要去重的...
把.drop_duplicates("column_name")改为.drop_duplicates(subset=["column_name"])
在Pyspark中,要删除数据帧(DataFrame)中的重复列,可以使用dropDuplicates()方法。该方法会根据列的值进行比较,并删除重复的行。 以下是一个示例代码: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession对象 spark = SparkSession.builder.getOrCreate...
我在本地玩 pyspark 1.4 中的数据帧,并且在获取 dropDuplicates 方法时遇到问题。它不断返回错误: “AttributeError:‘list’对象没有属性‘dropDuplicates’” 不太清楚为什么,因为我似乎遵循了 最新文档 中的语法...
dropDuplicates/drop_duplicates:删除重复行 二者为同名函数,与pandas中的drop_duplicates函数功能完全一致 fillna:空值填充 与pandas中fillna功能一致,根据特定规则对空值进行填充,也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill:广义填充 drop:删除指定列 最后,再介绍DataFrame的几个通用的常规方法: ...
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 ...
数据分区:Pyspark在处理大规模数据时通常会进行数据分区,将数据分布在不同的节点上进行并行处理。在某些情况下,数据分区可能导致dropDuplicates()方法无法正确删除重复项。这时可以尝试增加数据分区的数量,以提高去重的准确性。 总结起来,要完全删除Pyspark DataFrame中的所有重复项,需要注意数据类型的匹配、数据的一致性以及...
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']) ...
Top~~ 2、处理缺失值:fillna withColumn:新增一列数据 cast : 用于将某种数据类型的表达式显式转换为另一种数据类型 将缺失值删除:dropna Top~~ 3、处理重复值 查看有没有重复值存在:distinct().count() 将重复值去除:dropDuplicates() 4、dataframe的agg应用:...