通过对DataFrame执行去重操作,可以按照字段名去重。 # 去重操作data_distinct=data.dropDuplicates(["column_name"]) 1. 2. 5. 保存去重后的数据 最后,将去重后的数据保存到新的文件中。 # 保存去重后的数据data_distinct.write.csv("path_to_save_distinct_data.csv",header=True) 1. 2. 以上是按照字段名...
[Out]:33[In]: df=df.dropDuplicates() [In]: df.count() [Out]:26 删除列 我们可以利用drop函数从数据帧中删除任何列。如果我们想从 dataframe 中删除 mobile列,我们可以将它作为一个参数传递给drop函数。 [In]: df_new=df.drop('mobile') [In]: df_new.show() [Out]: 写入数据 一旦我们完成了...
ThedropDuplicates()method, when invoked on a pyspark dataframe, drops all the duplicate rows. Hence, when we invoke thecount()method on the dataframe returned by thedropDuplicates()method, we get the count of distinct rows in the dataframe. Pyspark Count Values in a Column To count the valu...
1、 agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary")) 2、 agg(exprs: Map[String, String]) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg")) df....
data = data.dropDuplicates(["id"]) data.count() 去掉开头和结尾的空白 str_cols=[item[0]foritemindata.dtypesifitem[1].startswith('string')]forcolsinstr_cols:data=data.withColumn(cols,trim(data[cols])) 任务3 对于超过阈值的含有空值的列进行删除 ...
These arguments can either be the column name as a string (one for each column) or a column object (using the df.colName syntax). When you pass a column object, you can perform operations like addition or subtraction on the column to change the data contained in it, much like inside ...
# 数据加载与清洗示例importpandasaspd# 读取CSV文件data=pd.read_csv('data.csv')# 处理缺失值data=data.dropna()# 处理重复项data=data.drop_duplicates() 2. 数据探索 通过Python和PySpark的强大功能,我们可以对数据进行初步的探索和分析,包括描述性统计、相关性分析等。
对于pyspark dataframe中的列的值求和,可以使用groupBy()和agg()函数来实现。 首先,使用groupBy()函数按照需要求和的列进行分组。然后,使用agg()函数结合sum()函数对分组后的列进行求和操作。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession ...
PySparkdistinct()function is used to drop/remove the duplicate rows (all columns) from Dataset anddropDuplicates()is used to drop rows based on selected (one or multiple) columns What is the difference between the inner join and the left join?
PySpark distinct vs dropDuplicates PySpark Distinct to Drop Duplicate Rows PySpark – Drop One or Multiple Columns From DataFrame PySpark Convert Dictionary/Map to Multiple Columns PySpark split() Column into Multiple Columns PySpark Where Filter Function | Multiple Conditions ...