spark dataframe高效率去重
时间: 2023-10-13 17:05:06 浏览: 56
Spark DataFrame 去重有多种方式,以下是一些常用的高效率去重方法:
1. dropDuplicates:使用该方法可以删除 DataFrame 中的重复数据,该方法默认去重所有列。示例代码如下:
```
val df = spark.read.csv("path to csv")
val distinctDF = df.dropDuplicates()
```
2. distinct:该方法可以去重指定列的数据,相比于 dropDuplicates 方法更加灵活。示例代码如下:
```
val df = spark.read.csv("path to csv")
val distinctDF = df.select("col1", "col2").distinct()
```
3. agg + groupBy:使用 agg 函数和 groupBy 函数可以去重指定列的数据,该方法比较灵活,可以进行更多的聚合计算。示例代码如下:
```
val df = spark.read.csv("path to csv")
val distinctDF = df.groupBy("col1", "col2").agg(max("col3"))
```
以上是几种常用的高效率去重方法,具体使用哪种方法取决于数据的具体情况和需求。
相关问题
dataframe按行去重
可以使用Dataframe的drop_duplicates()方法按行去重。该方法可以快速实现对全部数据、部分数据的去重操作。具体使用方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含重复行的Dataframe
data = {'name': ['Tom', 'Tom', 'Jerry', 'Jerry'], 'age': [20, 20, 22, 22]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按行去重
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 输出去重后的结果
print(df)
```
运行结果如下:
```
name age
0 Tom 20
2 Jerry 22
```
如何对dataframe单列进行去重
可以使用 Pandas 库中的 drop_duplicates() 方法对 dataframe 单列进行去重。示例代码如下:
```
# 导入 Pandas 库
import pandas as pd
# 创建示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'col2': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
# 对 col1 列进行去重
df['col1'] = df['col1'].drop_duplicates()
# 打印结果
print(df)
```
输出结果如下:
```
col1 col2
0 A 1
2 B 3
4 C 5
```
可以看到,col1 列中重复的元素已经被去除了。