步骤1：创建一个大小为列数的数组。如果条目为空，则将数组中的相应元素设置为列名的名称，否则将值保...
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...
method=method)corr_mat_df=pd.DataFrame(corr_mat,columns=df.columns,index=df.columns)返回corr_mat_dfcompute_correlation_matrix(数据['年龄','总购买','账户经理','年','Num_Sites','流失'])plt.figure(figsize
cache()同步数据的内存 columns 返回一个string类型的数组,返回值是所有列的名字 dtypes返回一个string类型的二维数组,返回值是所有列的名字以及类型 explan()打印执行计划 物理的 explain(n:Boolean) 输入值为 false 或者true ,返回值是unit 默认是false ,如果输入true 将会打印 逻辑的和物理的 isLocal 返回值是Bo...
一种方法是通过正则表达式：
df.columns #获取df中的列名,注意columns后面没有括号 select()#选取某一列或某几列数据 例:df.select(“name”) #使用select返回的是dataframe格式,使用df[]在选中>=2个列时返回的才是dataframe对象,否则返回的是column对象。 df.select(df.a, df.b, df.c) # 选择a、b、c三列 df.select(df[“a”]...
SPARK_HOME = _find_spark_home # Launch the Py4j gateway using Spark's run command so that we pick up the # proper classpath and settings from spark-env.sh on_windows = platform.system =="Windows" ="./bin/spark-submit.cmd"ifon_windowselse"./bin/spark-submit" ...
["PYSPARK_PYTHON"]="/usr/bin/python3" #多个python版本时需要指定 conf = SparkConf().setAppName...hdfs://host:port/Felix_test/test_data.parquet” df = spark.read.parquet(parquetFile) 而,DataFrame格式数据有一些方法可以使用...2.df.columns:列名 3.df.count():数据量,数据条数 4.df.to...
df.columns #获取df中的列名,注意columns后面没有括号 select()#选取某一列或某几列数据 例:df.select(“name”) #使用select返回的是dataframe格式,使用df[]在选中>=2个列时返回的才是dataframe对象,否则返回的是column对象。 df.select(df.a, df.b, df.c) # 选择a、b、c三列 ...
我不确定是否有办法优化它,以便在更大的 Dataframe 上更快地运行? pyspark 来源:https://stackoverflow.com/questions/73901944/find-columns-that-are-exact-duplicates-i-e-that-contain-duplicate-values-acro 关注 举报暂无答案! 目前还没有任何答案,快来回答吧!