在PySpark中,你可以使用DataFrame.selectExpr或DataFrame.distinct方法来实现select distinct的功能。以下是这两种方法的语法: 使用DataFrame.selectExpr方法: python df.selectExpr("DISTINCT column1", "column2", ...) 其中,column1, column2, ... 是你想要选择唯一值的列名。 使用DataFrame.distinct方法: ...
print('Count of distinct rows:',df.distinct().count()) print('Count of rows:',df.count()) 1. 2. 3. Count of distinct rows: 4 Count of rows: 5 1. 2. # 删除重复行 df.drop_duplicates().show() 1. 2. +---+---+---+ | id|label| features| +---+---+---+ | 3| 1...
data.select('columns').distinct().show() 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 随机抽样 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。 HIVE里面查数随机 代码语言:javascript 复制 sql="select * from data order by rand() limit 2000" py...
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...
df.select('id').distinct() .rdd.map(lambda r: r[0]).collect() 1. 2. show显示 # show和head函数显示数据帧的前N行 df.show(5) df.head(5) 1. 2. 3. 统计分析 # 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_freq...
为了获得列中不同值的计数,我们可以简单地使用count和distinct函数。 [In]: df.select('mobile').distinct().count() [Out]:5 分组数据 Groupingis a非常有用的理解数据集各个方面的方法。它有助于根据列值对数据进行分组,并提取洞察力。它还可以与其他多种功能一起使用。让我们看一个使用数据帧的groupBy方法...
dataframe.select("title",when(dataframe.title != 'ODD HOURS', 1).otherwise(0)).show(10) 展示特定条件下的10行数据 在第二个例子中,应用“isin”操作而不是“when”,它也可用于定义一些针对行的条件。 # Show rows with specified authors if in the given options ...
df.head()#Return first n rows df.first()#Return first row df.take(2)#Return the first n rows df.schema # Return the schemaofdf df.columns # Return the columnsofdf df.count()#Count the numberofrowsindf df.distinct().count()#Count the numberofdistinct rowsindf ...
# 一般后面接着distinct() df_union = df_customers.union(df_customers2) # 根据位置合并 df_union.show() +---+---+---+---+ |cID| name|age|gender| +---+---+---+---+ | 1| James| 21| M| | 2| Liz| 25| F| | 3| John| 31| M| ...
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|gender_freqItems|+-...