我们将使用distinct()来获取不重复的值,并且使用collect_set来收集这些值。 frompyspark.sqlimportfunctionsasF# 统计distinct数量distinct_count=data.select(target_column).distinct().count()# 使用collect_set收集所有唯一值unique_values=data.select(
# 统计字段的不同取值数量cols=df.columns n_unique=[]forcolincols:n_unique.append(df.select(col).distinct().count())pd.DataFrame(data={'col':cols,'n_unique':n_unique}).sort_values('n_unique',ascending=False) 结果如下,ID类的属性有最多的取值,其他的字段属性相对集中。 ? 类别型取值分布 ...
Spark SQL approx_count_distinct Window Function as a Count Distinct Alternative Theapprox_count_distinctwindows function returns the estimated number of distinct values in a column within the group. Following Spark SQL example uses theapprox_count_distinctwindows function to return distinct count. SELECT...
count函数获取DataFrame的record数量,参数可以是指定column,也可以是所有column。count(*)/count(1)会统计column值为null的record,但是count(column)不统计null。 countDistinct函数统计指定column的值distinct的数量,数据量大时性能差;approx_count_distinct函数在允许误差下统计distinct的数量,性能好,示例中参数2指定最大误...
select sum(distinct class) var_pop 总体方差(population variance) var_samp 样本无偏方差(unbiased variance) variance 即var_samp 集合函数 array_contains(column,value) 检查array类型字段是否包含指定元素 explode 展开array或map为多行 explode_outer
col)|+---+|3|+---+SELECTcount(DISTINCTcol)FROMVALUES(NULL),(5),(5),(10)AStab(col);+...
Get Row Count Get Column Count Count Null Values Count Values in Column (excluding NULL) Some Key points on getting the number of rows and columns in PySpark- Usedf.count()to return the total number of rows in the PySpark DataFrame. This function triggers all transformations on the DataFrame...
("***") as taskField countDistinct("***") as taskField round(sum("***")/countDistinct("***"), 4) as taskField //由于 agg 这个函数,必须要传两个参数,所以自己写了一个函数来封装原始的 def aggDataset(groupDataset: RelationalGroupedDataset, calculateColumns: List[Column]): Dataset[Row]...
Functions.SumDistinct 方法 参考 反馈 定义 命名空间: Microsoft.Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 重载 SumDistinct(Column) 返回表达式中非重复值的总和。 SumDistinct(String) 返回表达式中非重复值的总和。 SumDistinct(Column) ...
相信 Spark 大家都知道,它是一款基于内存的并行计算框架,在业界占有举足轻重的地位,是很多大数据公司的首选。之前介绍 Hadoop 的时候说过,相比 Spark,MapReduce 是非常鸡肋的,无论是简洁度还是性能,都远远落后于 Spark。此外,Spark 还支持使用多种语言进行编程,比如 Python、R、Java、Scala 等等。而笔者本人是专攻 ...