1),("Bob",2),("Alice",3),("Bob",4),("Charlie",1)]columns=["name","id"]df=spark.createDataFrame(data,columns)# 计算近似的不同值数量distinct_count=df.selectExpr("approx_count_distinct(name)").collect()[0]
importorg.apache.spark.sql.functions._importorg.apache.spark.sql.DataFramedefplotPieChart(data:DataFrame,col:String):Unit={valresult=data.groupBy(col).agg(countDistinctIf($"id">2).as("count")).collect()vallabels=result.map(_.getString(0))valvalues=result.map(_.getLong(1))%%pie labels,v...
19.pyspark.sql.functions.countDistinct(col, *cols) 返回一列或多列的去重计数的新列。 >>> l=[('Alice',2),('Bob',5)] >>> df = sqlContext.createDataFrame(l,['name','age']) >>> df.agg(countDistinct(df.age, df.name).alias('c')).collect() [Row(c=2)] >>> df.agg(countDi...
8、 distinct 去重 返回一个dataframe类型 9、 drop(col: Column) 删除某列 返回dataframe类型 10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列 返回一个dataframe 11、 except(other: DataFrame) 返回一个dataframe,返回在当前集合存在的在其他集合不存在的 12、 explode[A, B](inputColumn: String, ...
5、 as(alias: String) 返回一个新的dataframe类型,就是原来的一个别名 6、 col(colName: String) 返回column类型,捕获输入进去列的对象 7、 cube(col1: String, cols: String*) 返回一个GroupedData类型,根据某些字段来汇总 8、 distinct 去重 返回一个dataframe类型 ...
6、 col(colName: String) 返回column类型,捕获输入进去列的对象 7、 cube(col1: String, cols: String*) 返回一个GroupedData类型,根据某些字段来汇总 8、 distinct 去重 返回一个dataframe类型 9、 drop(col: Column) 删除某列 返回dataframe类型
能得到Column类型的方法是apply以及col方法,一般用apply方法更简便。 (2)selectExpr:可以对指定字段进行特殊处理 可以直接对指定字段调用UDF函数,或者指定别名等。传入String类型参数,得到DataFrame对象。 示例,查询id字段,c3字段取别名time,c4字段四舍五入:
现在再添加一个Spark Dataframe,观察是否可以使用SQL查询来使用连接: #get one more dataframe to join movies = spark.read.load("/FileStore/tables/u.item",format="csv", sep="|", inferSchema="true", header="false") # change column names movies = movies.toDF(*["movie_id","movie_title","rel...
collect .distinct .mkString .replace("=","\n") .dropRight(2) // remove the last bytes column } } 1.2元数据信息结果展示: Partition Tab Non Partition Tab 2.数据复制 2.1数据文件复制 2.1.1hadoop distcp -> 无论是HDFS或者对象存储(OSS、S3等)只要是Hadoop生态就可以利用Distcp.其实它最常用的是...
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。