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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sql="select *
values:选中的列(LIST)variableColumnName: 列名valueColumnName:对应列的值宽表转长表,一行变多行,除了选中的ids是不变的,但是会把选中的values中的列由列变成行记录,variableColumnName记录了反转前的列名,valueColumnName 对应 variableColumnName 存储值。 data.show()+---+---+---+---+---+| name|age...
在操作数据的时候，DataFrame对象中删除一个或多个列是常见的操作，并且实现方法较多，然而这中间有很多细...
##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...
df.filter((df['mobile']=='Vivo')&(df['experience'] >10)).show() 1. 2. 某列的不重复值(特征的特征值) # Distinct Values in a column df.select('mobile').distinct().show() 1. 2. # distinct value count df.select('mobile').distinct().count() # 5 ...
与pandas 或 R 一样,read.json允许我们从 JSON 文件中输入一些数据,而df.show以类似于 pandas 的方式显示数据框的内容。 正如我们所知,MLlib 用于使机器学习变得可扩展和简单。MLlib 允许您执行常见的机器学习任务,例如特征化;创建管道;保存和加载算法、模型和管道;以及一些实用程序,例如线性代数、统计和数据处理...
df1.na.fill({“oldbalanceDest”:means.toPandas().values[0][0]}).show() 3.2.6去重的操作 distinct() #返回一个不包含重复记录的DataFrame DF.distinct() #返回当前DataFrame中不重复的Row记录。该方法和接下来的dropDuplicates()方法不传入指定字段时的结果相同。 dropDuplicates() #根据指定字段去重。类似...
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" ...
color_df.orderBy('length','color').show() 缺失值 计算列中的空值数目 # 计算一列空值数目 df.filter(df['col_name'].isNull()).count() # 计算每列空值数目 for col in df.columns: print(col, "\t", "with null values: ", df.filter(df[col].isNull()).count()) 平均值填充缺失值 fr...
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|+-...