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, ...
基于条件编辑DataFrame的行值 基于spark scala中条件的CountDistinct 基于Map的Spark Dataframe中的值替换 如何删除基于单列的numpy数组中的行? 基于Pandas DataFrame中两行之间的斜率的条件 基于条件的DataFrame中的新列 基于条件在Pandas DataFrame中创建新行 如何在Pandas DataFrame中过滤带有条件的总和行? 基于Spark...
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, ...
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, outputColumn: String)(f: (A) ⇒ TraversableOnce[B])(implicit arg0: scala.reflect.api.JavaUniverse.TypeTag[B]) 返回值是dataframe类型,这个 将一个字段进行更多行的拆...
計算數值和字串資料行的基本統計資料,包括 count、mean、stddev、min 和 max。如果未指定任何資料行,此函式會計算所有數值或字串資料行的統計資料。 Distinct() 傳回新的資料集,這個資料集只包含這個 DataFrame 的唯一資料列。這是 DropDuplicates () 的別名。 Drop(Column) 傳回已卸載資料行的新 DataFrame。
Spark Dataframe的count() API的替代方案是使用approxCountDistinct()函数。 approxCountDistinct()函数是Spark SQL中的一个近似计数函数,它可以用于对一个列中的不同值进行近似计数,而不需要完全计算所有的值。这个函数可以提供更高效的计数操作,特别是在处理大规模数据集时。 该函数的语法如下: approxCountDistinct(c...
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
.count() 查询统计表中数据行数 .distinct() 行去重和.dropDuplicates按指定列去重 .limit() 获取前n行并得到新的DataFrame .collect() 获取所有数据到数组 .head(num) 以及.take(num) 获取前num行记录 .sample() 采样 .select() 选择列数据 .selectExpr() 选择数据 ...
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 ...
// Count(分组中元素个数),max(最大值),min(最小值),mean(平均值),sum(总和) df.groupBy("age").count().show() df.groupBy("address","sex").mean("height").show() //distinct去除重复行 df.distinct().show() //dropDuplicates 指定字段去重 ...