You can use thedrop_duplicates()function to remove duplicate rows and get unique rows from a Pandas DataFrame. This method duplicates rows based on column values and returns unique rows. If you want toget dupli
# 初始化spark sessionspark_session=SparkSession.builder \.master("local")\.appName("sparkify")\.getOrCreate()# 加载数据与持久化src="data/mini_sparkify_event_data.json"df=spark_session.read.json(src)# 构建视图(方便查询)df.createOrReplaceTempView("sparkify_table")df.persist()# 查看前5行数据...
最后,我们通过将 Dataset 中 unique values (唯一的值)进行分组并对它们进行计数来定义 wordCounts DataFrame 。请注意,这是一个 streaming DataFrame ,它表示 stream 的正在运行的 word counts 。 我们现在已经设置了关于 streaming data (流数据)的 query (查询)。剩下的就是实际开始接收数据并计算 counts (计数...
# in Pythonfrompyspark.sql.functionsimportexpr,col,columndf.select(expr("DEST_COUNTRY_NAME"),col("DEST_COUNTRY_NAME"),column("DEST_COUNTRY_NAME"))\.show(2) However if you mix Column objects and strings, you will get an error, like the following code will result in a compiler error df....
7. Count Values in Column pyspark.sql.functions.count()is used to get the number of values in a column. By using this we can perform a count of a single column and a count of multiple columns of DataFrame. During counting, it disregards any null or none values present in the column....
* To determine if a column has unique values in the absence of informational * RI constraints, the number of distinct values is compared to the total * number of rows in the table. If their relative difference * is within the expected limits (i.e. 2 * spark.sql.statistics.ndv.maxError...
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 我们来看看上面分析的尾部,分布比较集中的类别型字段的取值有哪些。
要创建一个SparkSession,仅仅使用SparkSession.builder 即可:from pyspark.sql import SparkSessionspark_session = SparkSession \.builder \.appName("Python Spark SQL basic example") \.config("spark.some.config.option", "some-value") \.getOrCreate() ...
for col in cols: 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 ...
采集列信息// 若spark.sql.statistics.histogram.enabled设置为true,则会采集直方图信息// 采集直方图信息需要额外一次的表扫描// 使用的是等高直方图// 只支持IntegralType/DoubleType/DecimalType/FloatType/DateType/TimestampType的列采集直方图ANALYZETABLE[db_name.]tablenameCOMPUTESTATISTICSFORCOLUMNScolumn1,column2...