11、 toDF()返回一个新的dataframe类型的 12、 toDF(colnames:String*)将参数中的几个字段返回一个新的dataframe类型的, 13、 unpersist() 返回dataframe.this.type 类型,去除模式中的数据 14、 unpersist(blocking:Boolean)返回dataframe.this.type类型 true 和unpersist是一样的作用false 是去除RDD 集成查询: 1、...
要获取Spark DataFrame的所有非空列,可以按照以下步骤进行操作: 首先,使用columns属性获取DataFrame的所有列名。columns属性返回一个包含所有列名的列表。 接下来,使用dropna()方法过滤掉包含空值的列。dropna()方法用于删除包含空值的行或列。在这里,我们将使用subset参数指定要删除的列,并将其设置为DataFrame的所有...
dataframe的基本操作 1、 cache()同步数据的内存 2、 columns 返回一个string类型的数组,返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组,返回值是所有列的名字以及类型 4、 explan()打印执行计划 物理的 5、 explain(n:Boolean) 输入值为 false 或者true ,返回值是unit 默认是false ,如果输入true...
一.主要DataFrame APIs 函数 概述 DataFrame.agg(*exprs) 对不带组的整个DataFrame进行聚合(df.groupBy().agg()的缩写)。 DataFrame.alias(alias) 返回一个设置了别名的新DataFrame。 DataFrame.collect() 以Row列表的形式返回所有记录。 DataFrame.columns 以列表形式返回所有列名。 DataFrame.count () 返回此Datafr...
其实也是一样使用distinct.count,只不过我们需要把count distinct运算的范畴去除掉id。我们可以通过columns获取dataframe当中的列名,我们遍历一下列名,过滤掉id即可。 这里我们依然还是套用的distinct.count只不过我们在使用之前通过select限制了使用范围,只针对除了id之外的列进行去重的计算。
他是处理结构化数据的一个模块,它提供的最核心的编程抽象就是DataFrame spark_sql 的历史 Hive是目前大数据领域,事实上的数据仓库标准。 Shark:shark底层使用spark的基于内存的计算模型,从而让性能比Hive提升了数倍到上百倍。 底层很多东西还是依赖于Hive,修改了内存管理、物理计划、执行三个模块 ...
创建DataFrame的 PySpark 语法如下: df = spark.createDataFrame(data).toDF(*columns) # 查看头2行 df.limit(2).show() 💡 指定列类型 💦 Pandas Pandas 指定字段数据类型的方法如下: types_dict = { "employee": pd.Series([r[0] for r in data], dtype='str'), ...
可以使用describe函数来返回一个DataFrame, 其中会包含非空项目数, 平均值, 标准偏差以及每个数字列的最小值和最大值等信息..., 你当然也可以使用DataFrame上的常规选择功能来控制描述性统计信息列表和应用的列: In [5]: from pyspark.sql.functions import...
df3 = df2.dropDuplicates(subset=[c for c in df.columns if c!='id']).count() 结果:5 #3.有意义的重复记录去重之后,再看某个无意义字段的值是否有重复(在这个例子中,是看id是否重复) df3.agg(fn.count('id').alias('id_dount'), ...
count()与columns 2 查看是否存在缺失值 对数据有了大概的了解之后,需要检查数据是否存在缺失值,对制定对缺失值的处理策略,是填充还是删除。 # 如果是删除,则使用dropna """ DataFrame.dropna(how='any', thresh=None, subset=None) Returns a new DataFrame omitting rows with null values. ...