Pyspark dropDuplicates和drop_duplicates()如果你使用的是pyspark pandas框架，那么drop_duplicates将起作用。
PySpark DataFrame 的dropDuplicates(~)返回删除了重复行的新 DataFrame。我们可以选择指定列来检查重复项。 注意 dropDuplicates(~)是drop_duplicates(~)的别名。 参数 1.subset|string或list或string|optional 用于检查重复项的列。默认情况下,将检查所有列。 返回值 一个新的 PySpark 数据帧。 例子 考虑以下PySpark...
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(...
把.drop_duplicates("column_name")改为.drop_duplicates(subset=["column_name"])
pdf.drop('sepal_length').head() 1. 2. 3. 删除重复项 # SPARK sdf.dropDuplicates(["sepal_length","sepal_width"]).show() # PANDAS-ON-SPARK pdf[["sepal_length", "sepal_width"]].drop_duplicates() 1. 2. 3. 4. 筛选 # SPARK ...
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 ...
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: withColumn:在创建新列或修改...
max_columns', 60) 混杂数据最重要的一个问题就是：怎么知道是否是混杂的数据。 下面准备使用 N ...
Pyspark:dropDuplicates去重获取每个人最新的一条数据 技术标签: # Spark#/bin/python3 from pyspark.sql import Row from pyspark.sql import functions as F #按时间time取每个人name的最近的一条数据 def main(sparkSession): df = sc.parallelize([\ Row(name='A',time='20200221',age='18'),\ Row(...
pyspark orderBy 后dropDuplicates 保留第一个数据 pandas df = df.sort_values(by=['paper_id', 'user_id', 'use_id']).drop_duplicates( subset=['paper_id', 'user_id'], keep='first') 1 2 pandas 这样可以排序后取第一个 pyspark orderBy( [ 'user_id', 'paper_id', 'use_id'], ...