步骤4: 选择特定列并去重 为了获取某列所有去重后的值,我们使用distinct()函数。 unique_values=data_frame.select("name").distinct() 1. 这行代码选择了name列,并应用distinct()方法以去重。 步骤5: 收集结果 接下来,我们收集这些去重后的值到一个本地的 Python 对象中。 result=unique_values.collect() 1...
val spark: SparkContext = SparkSession .builder().master("local[2]").getOrCreate().sparkContext test("RDD should be immutable") { //given val data = spark.makeRDD(0to5) 任何命令行输入或输出都以以下方式编写: total_duration/(normal_data.count()) 粗体:表示一个新术语、一个重要词或屏幕上...
去重set操作,跟py中的set一样,可以distinct()一下去重,同时也可以.count()计算剩余个数 1 data.select('columns').distinct().show() 随机抽样有两种方式,一种是在HIVE里面查数随机;另一种是在pyspark之中 1 2 3 4 5 #HIVE里面查数随机 sql="select * from data order by rand() limit 2000" #pyspa...
在上述代码中,我们首先使用 groupBy 对 DataFrame 进行分组,按照 “groupColumn” 列的值进行分组。然后,通过 agg 函数对每个组进行聚合操作,使用 collect_list 函数来收集 “valueColumn” 列的值到一个列表中。最后,使用 alias 方法给聚合结果的列表列起名为 “listValues”,并通过 show 方法展示聚合结果。使用col...
##Let's now understand our dataset#show the distinct values in the results columnresult_data=ins_df.select('results').distinct().show() ##converting the existing dataframe into a new dataframe###each inspection is represented as a label-violations pair.###Here 0.0 represents a failure, 1.0...
(colName: String) 返回column类型,捕获输入进去列的对象 5、 as(alias: String) 返回一个新的dataframe类型,就是原来的一个别名 6、 col(colName: String) 返回column类型,捕获输入进去列的对象 7、 cube(col1: String, cols: String*) 返回一个GroupedData类型,根据某些字段来汇总 8、 distinct 去重 返回...
distinct().join(m_value, ["uin", "item_id"], "inner") rfm_values = new_item_r_pay.join(new_item_f_value, ["uin", "item_id"], "inner").join(new_item_m_value, ["uin", "item_id"], "inner") rfm_values.show() return rfm_values 2.5 RFM模型应用 有了RFM模型,我们就可以...
distinct查找列唯一值 df.select('id').distinct().rdd.map(lambdar:r[0]).collect() show显示 #show和head函数显示数据帧的前N行df.show(5)df.head(5) 统计分析 (1)频繁项目 # 查找每列出现次数占总的30%以上频繁项目df.stat.freqItems(["id","gender"],0.3).show()+---+---+|id_freqItems...
以下方法用于检查数据:schema、dtypes、show、head、first、take、describe、columns、count、distinct、printSchema。 以下是用于添加、更新和删除数据列的几种不同方法。 新列:要向现有数据添加新列,请使用 withColumn 方法。 这个方法有两个参数,列名和数据。 # Add a new Column spark_df_json.withColumn("Copied...
values. dataframe = dataframe.withColumn('new_column', F.lit('This is a new column')) display(dataframe) 在数据集结尾已添加新列 6.2、修改列 对于新版DataFrame API,withColumnRenamed()函数通过两个参数使用。 # Update column 'amazon_product_url' with 'URL' ...