给一个例子,他现在是一列,还是列表,还是df结构
时间: 2024-03-20 14:39:30 浏览: 17
这段代码创建的是一个包含多个列的列表,每个元素都是一个 PySpark 的 `Column` 对象,用于表示 DataFrame 中的每个列。这个列表中的每个元素都是由 `self.config.deduplication_key_columns` 属性中提供的列名构建而成。
例如,如果 `self.config.deduplication_key_columns` 属性被设置为 `['name', 'age', 'gender']`,那么这段代码创建的 `key_columns` 列表将包含三个元素,每个元素都是一个 `Column` 对象,用于表示 DataFrame 中的 'name'、'age' 和 'gender' 三个列。
在这个例子中,`key_columns` 列表可以被用于对 DataFrame 进行去重操作,例如:
```python
from pyspark.sql.functions import *
df = spark.createDataFrame([(1, "John", 25, "M"), (2, "Mary", 30, "F"), (3, "John", 25, "M"), (4, "Mary", 28, "F")], ["id", "name", "age", "gender"])
key_columns = [col(column_name) for column_name in ['name', 'age', 'gender']]
deduplicated_df = df.dropDuplicates(subset=key_columns)
deduplicated_df.show()
```
这个例子中,我们创建了一个 DataFrame `df`,包含四列 'id'、'name'、'age' 和 'gender'。然后,我们使用 `key_columns` 列表对 DataFrame 进行去重操作,只保留 'name'、'age' 和 'gender' 三列的数值完全相同的行。最后,我们使用 `show()` 函数展示去重后的 DataFrame。