该方法用于从数据集中提取唯一的元素,并返回一个新的数据集。 使用方法如下: 代码语言:txt 复制 unique_values = dataframe.select(column_name).distinct() 其中,dataframe是一个pyspark数据框,column_name是要计算唯一值的列名。 优势: 高效性:distinct()方法在分布式环境下运行,可以处理大规模数据集。 灵活性:可...
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...
SparkSession.builder.getOrCreate()# 创建示例DataFramedata=[("Alice",25,"New York"),("Bob",30,"London"),("Alice",25,"New York")]df=spark.createDataFrame(data,["Name","Age","City"])# 显示两个列之间的唯一值unique_values=df.select("Name","City").distinct()# 打印结果unique_valu...
select [distinct] (* | 字段 | 四则运算 | 聚合函数) from 表名 where , group by, having, order by, limit 强调: 书写顺序必须按照上面的顺序, 执行顺序却是下面的:from, where, group by, having, order by, limit, distinct distinct,去除重复,在最后执行,去除查询后,表中重复的数据 where 查询条...
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: ...
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" ...
df.select(fs.transform("values", lambda x: x * 2).alias("doubled")).show()+---+| doubled|+---+|[2, 4, 6, 8]|+---+def alternate(x, i): return when(i % 2 == 0, x).otherwise(-x)df.select(transform("values", alternate).alias("alternated")).show()+---+| alternat...
那么:当满足条件condition的指赋值为values1,不满足条件的则赋值为values2,otherwise表示,不满足条件的情况下,应该赋值为啥。 >>> from pyspark.sql import functions as F >>> df.select(df.name, F.when(df.age > 4, 1).when(df.age < 3, -1).otherwise(0)).alias('group').show() ...
values = [ (0.1, 0.0), (0.4, 1.0), (1.2, 1.3), (1.4, 1.3), (1.5, float("nan")), (float("nan"), 1.0), (float("nan"), 0.0)] df = spark.createDataFrame(values, ["values1", "values2"]) df.show() bucketizer = Bucketizer( ...
查询操作可被用于多种目的,比如用“select”选择列中子集,用“when”添加条件,用“like”筛选列内容。接下来将举例一些最常用的操作。完整的查询操作列表请看Apache Spark文档。 5.1、“Select”操作 可以通过属性(“author”)或索引(dataframe[‘author’])来获取列。