F.abs()函数的参数不支持直接传入列名的字符串,支持样例如:data.xw2score,data['xw2score'] 2.approxCountDistinct,计算某列的唯一类别大约的计数,不精确但是效率高 3.countDistinct,计算某列的唯一类别计数 4.array,将队列合并成一列 5.提取数组中的数据,并将数组中的每一维都展开为一列 6.计算数组的长度 ...
我们可以使用dropDuplicates()方法去重,并使用count()方法统计结果数。 # 去重,假设我们去重的依据是 'column_name'distinct_data=data.dropDuplicates(["column_name"])# 统计去重后的记录数量count=distinct_data.count()# 打印去重后的数据和记录数print("去重后的数据:")distinct_data.show()print(f"去重后的...
查找value,action行为,返回list # 排序函数 count_rdd=device_rdd.sortByKey(ascending=True) # 按key排序 count_rdd=device_rdd.sortBy(lambda x: x[1],ascending=True)
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 * from data order by rand() limit 2000" pyspark之中 代码语...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import udf, when, count, countDistinct from pyspark.sql.types import IntegerType,StringType from pyspark.ml.feature import OneHotEncoderEstimator, StringIndexer, VectorAssembler from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier, GBTCl...
(c + '_null_or_nan_count') for c in df_deduped.columns]) post_clean_null_nan_counts.show() # 验证数据类型 df_deduped.printSchema() # 检查唯一值 post_clean_unique_counts = df_deduped.agg(*[countDistinct(col(c)).alias(c + '_distinct_count') for c in df_deduped.columns]) post...
F.countDistinct('sessionId').alias('session_count'),# 计算总会话数 F.count('song').alias('song_count'),# 计算歌曲总数 F.first('gender').alias('gender'),# 性别数据 F.last('current_level').alias('current_level'),# 取最后一级值 ...
df.select(F.max(df.age))df.select(F.min(df.age))df.select(F.avg(df.age)) # 也可以用mean,一样的效果df.select(F.countDistinct(df.age)) # 去重后统计df.select(F.count(df.age)) # 直接统计,经试验,这个函数会去掉缺失值会再统计from pyspark.sql import Windowdf.withColumn("row_number"...
这可以通过应用distinct()和count()方法来实现。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 train.select('Product_ID').distinct().count(), test.select('Product_ID').distinct().count()"""(3631, 3491)""" 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 在计算“train”和“test”的不同值的...
classpyspark.sql.SparkSession 类 下面是一个初始化 spark session 的方法,接下来我会依次来介绍相关函数代表的意义。 >>> spark =SparkSession.builder \ ... .master("local") \ ... .appName("Word Count") \ ... .config("spark.some.config.option","some-value") \ ...