pyspark dataframe去重

以下是使用pyspark dataframe进行去重的方法：

1. 使用dropDuplicates()方法去除重复行：

df.dropDuplicates().show()

2. 使用distinct()方法去除重复行：

df.distinct().show()

3. 使用groupBy()和agg()方法去除重复行：

df.groupBy(df.columns).agg(func.count('*').alias('count')).filter('count = 1').select(df.columns).show()

相关问题

python语言，将一个pyspark dataframe的某列去重排序，生成一个list

在Python中，如果你正在使用PySpark处理DataFrame并需要从某一列去除重复值并按照特定顺序排列后转换为列表，可以按照以下步骤操作：

首先，确保已经导入了必要的库：

from pyspark.sql import SparkSession, functions as F

然后，假设你有一个名为`df`的DataFrame，你想对名为`column_to_unique`的列进行操作：

# 创建SparkSession（如果尚未创建）
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 对指定列去重并按顺序排序
sorted_unique_list = df.select(F.distinct('column_to_unique')).orderBy('column_to_unique').rdd.map(tuple).collect()

这里使用了`distinct()`函数获取唯一值，`orderBy()`进行排序，最后通过`rdd`（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）的`map()`函数将每个元素转换为元组以便存储，并用`collect()`收集到本地内存中形成列表。

请注意，由于Pandas DataFrame通常更适合本地处理，如果DataFrame较小并且不需要利用Spark的分布式计算能力，上述步骤可能不是最优选择，直接在本地Pandas DataFrame上操作可能会更简洁。

pyspark dataframe将两个dataframe拼接在一起

您好，我是ChitGPT，以下是将两个PySpark DataFrame拼接在一起的方法：

1. 使用union()函数将两个DataFrame拼接在一起。

例如，假设我们有两个DataFrame df1和df2，它们拥有相同的列名和列类型，我们可以使用以下代码将它们拼接在一起：

unionDf = df1.union(df2)

2. 使用unionAll()函数将两个DataFrame拼接在一起。

如果您不需要去重，您可以使用unionAll()函数将两个DataFrame拼接在一起。

例如，假设我们有两个DataFrame df1和df2，它们拥有相同的列名和列类型，我们可以使用以下代码将它们拼接在一起：

unionAllDf = df1.unionAll(df2)

请注意，unionAll()函数不会删除重复的行。

我希望能够帮助到您，如果您有更多的问题，请随时问我。