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2024-12-23 12:30 | 星期一

spark legirls怎样进行数据去重

在Spark中,如果你想要对legirls(假设是一个DataFrame)进行数据去重,你可以使用dropDuplicates方法。这个方法会删除DataFrame中重复的行。以下是一个基本的示例:

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Spark Legirls Data Deduplication") \
    .getOrCreate()

# 假设legirls是你的DataFrame
# legirls = ...

# 使用dropDuplicates方法去重
legirls_deduplicated = legirls.dropDuplicates()

# 显示去重后的DataFrame
legirls_deduplicated.show()

在这个示例中,dropDuplicates方法没有指定任何参数,这意味着它会删除所有列上的重复行。如果你只想根据某些特定的列去重,你可以传递一个列名列表给dropDuplicates方法:

# 假设我们只想根据'id'和'name'列去重
legirls_deduplicated_by_columns = legirls.dropDuplicates(['id', 'name'])

# 显示根据特定列去重后的DataFrame
legirls_deduplicated_by_columns.show()

请注意,dropDuplicates方法会返回一个新的DataFrame,而不会修改原始DataFrame。如果你想要修改原始DataFrame,你可以使用dropDuplicates方法的subset参数来指定哪些列用于去重,并使用replace参数来替换原始DataFrame:

# 假设我们只想根据'id'列去重,并替换原始DataFrame
legirls.dropDuplicates(subset=['id'], replace=True)

但是,请注意,replace=True参数在较新的Spark版本中可能不可用。如果你使用的是较新的Spark版本,你应该使用dropDuplicates方法返回一个新的DataFrame,并将其赋值回原始变量,如上面的第一个示例所示。

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