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在Pyspark中高效地从多个列中独立查找top-N值

,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,导入必要的模块和函数:
代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, desc
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.appName("TopNValues").getOrCreate()
  1. 加载数据集并创建DataFrame:
代码语言:txt
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data = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

其中,"data.csv"是包含数据的CSV文件路径,header=True表示第一行是列名,inferSchema=True表示自动推断列的数据类型。

  1. 定义要查找top-N值的列:
代码语言:txt
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columns = ["col1", "col2", "col3"]

将"col1"、"col2"和"col3"替换为实际的列名。

  1. 使用Spark的内置函数和操作符进行查询和排序:
代码语言:txt
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topN = 5  # 要查找的top-N值的数量
results = []
for column in columns:
    topN_values = data.select(column).distinct().orderBy(col(column).desc()).limit(topN)
    results.append(topN_values)

这将对每个列进行查询和排序,并将结果存储在results列表中。

  1. 打印结果:
代码语言:txt
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for i, column in enumerate(columns):
    print(f"Top {topN} values in {column}:")
    results[i].show()

这将逐个打印每个列的top-N值。

以上是在Pyspark中高效地从多个列中独立查找top-N值的步骤。在实际应用中,可以根据具体需求进行调整和优化。

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