在pySpark中,Order By和sort都是用于对数据进行排序的操作,但它们有一些区别。 1. Order By: - 概念:Order By是一个DataFrame或Dataset的操...
在PySpark 中,sort 和orderBy 都用于对 DataFrame 进行排序,但它们之间存在一些差异。如果你遇到了奇怪的输出,可能是由于以下几个原因: 基础概念 sort: 这是一个行动操作,它会对 DataFrame 进行排序,但不会改变原始 DataFrame。默认情况下,sort 按照升序排列。 orderBy: 这是一个转换操作,它会返回一个新的 DataFr...
若要按一列或多列对行进行排序,请使用 sort 或orderBy 方法。 默认情况下,这些方法按升序排序: Python 复制 df_customer.orderBy(col("c_acctbal")) 若要按降序筛选,请使用 desc: Python 复制 df_customer.sort(col("c_custkey").desc()) 以下示例演示如何对两列进行排序: Python 复制 df_sort...
可以使用sortByKey按照key进行排序,传入参数的默认值为true,是按照从小到大排序,也可以传入参数false,表示从大到小排序 print (kvRDD1.sortByKey().collect()) print (kvRDD1.sortByKey(True).collect()) print (kvRDD1.sortByKey(False).collect()) 1. 2. 3. 使用reduceByKey函数可以对具有相同key值的...
df.orderBy(‘mass’).show(5).sort() 1. 代替的另一种排序方式.orderBy(): # pandas df.nlargest(5, 'mass') # PySpark df.sort('mass', ascending=False).show(5) 1. 2. 3. 4. +---+---+---+---+---+ |species|island|flipper|...
feature_importance_tab.sort_values(by='importance', ascending=False)[:20] 图5.随机森林和梯度增强树分类器的前10个最重要特征 从图5中我们可以清楚地看到,会话的频率在两个模型中都是主导因素。另一个重要的特征是寿命。与这两个模型相比,RF模型的所有特征的优先级都降低了,对于GBT来说,我们看到页面事件的...
event_log.filter(event_log.song!='null').groupBy('song').count().\sort("count",ascending=False).show()+---+---+|song|count|+---+---+|You're The One| 1153||Undo|1026||Revelry|854||Sehrkosmisch|728|
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>>> df.cube("name", df.age).count().orderBy("name","age").show()+---+---+---+ | name| age|count| +---+---+---+ | null|null| 2| | null| 2| 1| | null| 5| 1| |Alice|null| 1| |Alice| 2| 1| | Bob|null| 1...
成对的 RDD 转换的例子:reduceByKey(): 使用相同的键组合值;groupByKey(): 使用相同的键对值进行分组;sortByKey(): 返回一个按键排序的 RDD;join(): 根据两个 RDD 的键值加入它们。 4/12/202340创建 RDD 对的方法 4/12/202341创建 RDD 对的方法 4/12/202342RDD 对的执行操作RDD 对的 actions 操作...