选择要查看唯一值的列 selected_column_df = df.select("columnName") # 使用distinct()方法获取该列的唯一值 unique_values_df = selected_column_df.distinct() # 展示唯一值的结果 unique_values_df.show() # 如果需要将结果转换为列表(仅适用于数据量较小的情况) unique_values_list = unique_values_df...
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...
我现在使用pyspark.sql.functions.approxCountDistinct()来获得每个列的不同计数的近似值。在此之后,如果不同的计数低于某个阈值(如10),则需要值。我有一个循环来完成这个任务。distinct_values_list[cname] = df.select(cname).distinct().collect() 它非常慢,因为大多数时候,我有许多列要处理,可以是一半的列...
from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import StringType def array_to_string(my_list): return '[' + ','.join([str(elem) for elem in my_list]) + ']' array_to_string_udf = udf(array_to_string, StringType()) df = df.withColumn('column_as_str', array_to_...
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" ...
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...
快速在组合中查找重复和遗失的元素
Filter values based on keys in another DataFrame Get Dataframe rows that match a substring Filter a Dataframe based on a custom substring search Filter based on a column's length Multiple filter conditions Sort DataFrame by a column Take the first N rows of a DataFrame Get distinct values of ...
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...
数据倾斜只出现在shuffle过程中,可能会触发shuffle操作的算子:distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等 解决办法: 过滤少量导致数据倾斜的key (如果发现导致倾斜的key就少数几个,而且对计算本身的影响并不大的话) 提高shuffle操作的并行度(增加shuffle read task的数量,可以让原本...