Pyspark删除过滤出的内容

要在 PySpark 中删除过滤出的内容，可以使用 `filter` 方法筛选出需要删除的数据，然后使用 `subtract` 方法从原始数据中删除这些数据。下面是一个示例代码：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

conf = SparkConf().setAppName("Filter and Subtract Example")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 原始数据
data = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 过滤出需要删除的数据
filtered_data = data.filter(lambda x: x % 2 == 0)

# 从原始数据中删除过滤出的数据
result = data.subtract(filtered_data)

# 输出结果
print(result.collect())

在这个例子中，我们使用 `filter` 方法筛选出了所有偶数，然后使用 `subtract` 方法从原始数据中删除了这些偶数，最后输出了剩余的奇数。

相关问题

pyspark删除异常值

在 PySpark 中删除异常值可以通过多种方式实现，以下是其中一种常见的方法：

1. 使用统计学方法找出异常值

可以使用 PySpark 内置的统计函数（如 `mean`、`stddev`）来计算每个特征的平均值和标准差，并通过 Z-score 的方式找出那些超出 3 倍标准差范围之外的值，并将其删除。

2. 使用离群点检测算法

PySpark 中也提供了一些离群点检测算法，如 Local Outlier Factor（LOF）、Isolation Forest（IF）等。这些算法可以根据数据集的特点，找出那些不符合数据分布规律的点，从而判断它们是否是异常值，并将其删除。

3. 使用过滤器删除异常值

可以直接使用 PySpark 的 `filter` 函数，通过筛选数据集中特定条件下的数据行来删除异常值。

以上是其中一些常用的方法，具体选择哪种方法取决于数据集的特点和需求。如果您有具体的数据集和需求，可以提供更多信息，以便我能够为您提供更加准确的回答。

pyspark读取csv文件创建dataframe

在使用pyspark读取csv文件创建dataframe时，我们首先需要导入相关的库和模块，如pyspark和pyspark.sql。然后，我们可以使用sparkSession来创建一个Spark应用程序的入口点。

接下来，我们可以使用sparkSession的read.csv()方法来读取csv文件。read.csv()方法接受文件的路径作为参数，并返回一个DataFrame对象。在读取csv文件时，我们可以指定一些选项来控制读取的行为，如指定文件的分隔符、是否使用首行作为列名、是否自动推断列的数据类型等。

读取csv文件后，我们可以对DataFrame进行各种操作和转换，如选择特定的列、过滤行、添加或删除列等。可以使用DataFrame的一些内置函数和方法来完成这些操作。

最后，我们可以使用DataFrame的show()方法来展示DataFrame的内容。可以指定展示的行数和列数，以便更好地查看数据。此外，我们还可以使用write.csv()方法将DataFrame写入csv文件中。

总结起来，使用pyspark读取csv文件创建dataframe的步骤如下：
1. 导入必要的库和模块
2. 创建sparkSession对象
3. 使用read.csv()方法读取csv文件，并设置合适的选项
4. 对DataFrame进行操作和转换
5. 使用show()方法展示DataFrame的内容
6. 使用write.csv()方法将DataFrame写入csv文件中。