开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在pyspark数据帧中使用write.partitionBy时删除重复项？

在pyspark中，使用write.partitionBy时删除重复项可以通过以下步骤实现：

首先，导入必要的模块和函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("PartitionByExample").getOrCreate()

读取数据源文件并创建数据帧：

df = spark.read.csv("path/to/input/file.csv", header=True, inferSchema=True)

请将"path/to/input/file.csv"替换为实际的数据源文件路径。

使用write.partitionBy方法将数据帧按照指定的列进行分区，并保存到指定的输出路径：

df.write.partitionBy("column1", "column2").format("parquet").mode("overwrite").save("path/to/output")

请将"column1"和"column2"替换为实际的列名，将"path/to/output"替换为实际的输出路径。

删除重复项：

df = spark.read.parquet("path/to/output")
df = df.dropDuplicates()

请将"path/to/output"替换为上一步保存数据的输出路径。

完整的代码示例如下：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

spark = SparkSession.builder.appName("PartitionByExample").getOrCreate()

df = spark.read.csv("path/to/input/file.csv", header=True, inferSchema=True)

df.write.partitionBy("column1", "column2").format("parquet").mode("overwrite").save("path/to/output")

df = spark.read.parquet("path/to/output")
df = df.dropDuplicates()

这样，你就可以在pyspark数据帧中使用write.partitionBy时删除重复项了。

关于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，由于要求不能提及具体品牌商，建议你参考腾讯云官方文档或咨询腾讯云的技术支持团队，获取与pyspark数据帧操作相关的产品和服务信息。

相关搜索:在数据帧中删除重复项？Pyspark删除数据帧中的重复列从数据帧中删除反向重复项从R数据帧中删除准重复项如何在使用xslt时删除重复项如何从PySpark数据帧中删除重复项并将剩余列值更改为null 在pandas数据帧中删除重复项的问题 R:删除数据帧行中的重复项是否根据条件从数据帧中删除重复项？如何在熊猫数据帧中查找重复项如何在使用ListView时删除SQLite中的重复项删除数据帧中特定重复项的Python代码从数据帧中删除相似字符串的重复项通过创建索引pandas列表来删除数据帧中的重复项使用C#从数据表中删除重复项如何在pandas数据帧中基于部分匹配来隔离重复项 PySpark:在完全连接后删除重复项时，如何只保留左表中的行？从数据帧python中的行和列(单元格)中删除重复项通过从包含列表熊猫的列中删除重复项来过滤数据帧有没有办法根据特定的条件从数据帧中删除重复项？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

PySpark UD(A)F 的高效使用

Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。

03

PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

本文中，云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。还要学习在 SQL 的帮助下，如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。

04

如何从 Pandas 迁移到 Spark？这 8 个问答解决你所有疑问

作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强策划 | 刘燕本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。当你的数据集变得越来越大，迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库，你可以用它做各种变换，可以处理各种类型的数据，例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。我仍然认为 Pandas

01

利用PySpark对 Tweets 流数据进行情感分析实战

想象一下，每秒有超过8500条微博被发送，900多张照片被上传到Instagram上，超过4200个Skype电话被打，超过78000个谷歌搜索发生，超过200万封电子邮件被发送（根据互联网实时统计）。

01

使用 Apache Hudi + Daft + Streamlit 构建 Lakehouse 分析应用

为了应对这些挑战，像 Streamlit[1] 这样的低代码工具作为 Python 生态系统的包装器，允许将 API、模型和业务逻辑变为现实。Streamlit 支持从数据库、API 和文件系统等各种来源轻松使用数据，从而轻松集成到应用程序中。在这篇博客中，我们将重点介绍如何使用直接来自开放湖仓一体平台的数据来构建数据应用。

01

python中的pyspark入门

PySpark是Python和Apache Spark的结合，是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。本篇博客将向您介绍PySpark的基本概念以及如何入门使用它。

02

Python探索性数据分析，这样才容易掌握

每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA， Exploratory Data Analysis) 是必要的，这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。

03

python数据处理 tips

作者 | June Tao Ching 编译 | VK 来源 | Towards Data Science

03

使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询/加载数据

在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。

02

pyspark读取pickle文件内容并存储到hive

在平常工作中，难免要和大数据打交道，而有时需要读取本地文件然后存储到Hive中，本文接下来将具体讲解。

01

基于PySpark的流媒体用户流失预测

对于音乐流媒体业务来说，确定可能流失的用户（即有可能从付费降级到取消服务的用户）是关键。

04

专栏 | Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性

本来应该上周更新的，结果碰上五一，懒癌发作，就推迟了 = =。以后还是要按时完成任务。废话不多说，第四章-第六章主要讲了三个内容：键值对、数据读取与保存与Spark的两个共享特性（累加器和广播变量）。

09

介绍一种更优雅的数据预处理方法！

我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的，需要大量的预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一，它提供了多种对原始数据进行预处理的方法。

03

【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性

本来应该上周更新的，结果碰上五一，懒癌发作，就推迟了 = =。以后还是要按时完成任务。废话不多说，第四章-第六章主要讲了三个内容：键值对、数据读取与保存与Spark的两个共享特性（累加器和广播变量）。键值对（PaiRDD） 1.创建 1 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 2 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多，有reduceByKey，fo

08

什么是Python中的Dask，它如何帮助你进行数据分析？

Python由于其易用性而成为最流行的语言，它提供了许多库，使程序员能够开发更强大的软件，以并行运行模型和数据转换。

02

R语言第二章数据处理③删除重复数据目录总结

================================================

02

pyspark做movielens推荐模型特征工程

这篇文章我们来讲讲，如何使用pyspark为推荐模型做特征工程。同样的，我们将使用movielens数据集，我们需要进行Sample Label、Movie Features生成以及User Features的生成、最后再split Train&Test Samples。

03

NLP和客户漏斗：使用PySpark对事件进行加权

本文讨论了使用PySpark实现词频-逆文档频率（TF-IDF）加权对客户漏斗中的事件进行特征构建，以便为机器学习预测购买提供支持。

03

大数据处理中的数据倾斜问题及其解决方案：以Apache Spark为例

在当今数据驱动的时代，大数据处理技术如Apache Spark已经成为企业数据湖和数据分析的核心组件。然而，在处理海量数据时，数据倾斜问题成为了一个难以忽视的挑战，它不仅会显著降低数据处理效率，甚至可能导致任务失败。本文将深入探讨数据倾斜的概念、产生原因、识别方法，并通过一个现实案例分析，介绍如何在Apache Spark中有效解决数据倾斜问题，辅以代码示例，帮助读者在实践中应对这一挑战。

02

在 Linux bridge 上 ebtables 与 iptables 如何进行交互 [译]

本文档描述了在 Linux bridge 上 iptables 和 ebtables filter 表如何进行交互操作的。

02

Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

RDD（弹性分布式数据集）是 PySpark 的基本构建块，它是容错、不可变的分布式对象集合。

01

精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

在本章中，我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。我们还将研究如何在 Pandas 中使用 Excel 文件，以及如何使用read_excel方法的高级选项。我们将探讨其他一些使用流行数据格式的 Pandas 方法，例如 HTML，JSON，PKL 文件，SQL 等。

01

PySpark简介

Apache Spark是一个大数据处理引擎，与MapReduce相比具有多个优势。通过删除Hadoop中的大部分样板代码，Spark提供了更大的简单性。此外，由于Spark处理内存中的大多数操作，因此它通常比MapReduce更快，在每次操作之后将数据写入磁盘。

03

Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

RDD（弹性分布式数据集）是 PySpark 的基本构建块，是spark编程中最基本的数据对象；它是spark应用中的数据集，包括最初加载的数据集，中间计算的数据集，最终结果的数据集，都是RDD。从本质上来讲，RDD是对象分布在各个节点上的集合，用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例，其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成，类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于，python集合仅在一个进程中存在和处理，而RDD分布在各个节点，指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】这里多提一句，尽管可以将RDD保存到硬盘上，但RDD主要还是存储在内存中，至少是预期存储在内存中的，因为spark就是为了支持机器学习应运而生。一旦你创建了一个 RDD，就不能改变它。

03

PySpark︱DataFrame操作指南：增/删/改/查/合并/统计与数据处理

笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。

01

使用Go语言创建WebSocket服务

今天介绍如何用Go语言创建WebSocket服务，文章的前两部分简要介绍了WebSocket协议以及用Go标准库如何创建WebSocket服务。第三部分实践环节我们使用了gorilla/websocket库帮助我们快速构建WebSocket服务，它帮封装了使用Go标准库实现WebSocket服务相关的基础逻辑，让我们能从繁琐的底层代码中解脱出来，根据业务需求快速构建WebSocket服务。

02

如何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔？

在本文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。

01

独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。

02

Pandas 秘籍：1~5

本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。

01

写入 Hudi 数据集

这一节我们将介绍使用DeltaStreamer工具从外部源甚至其他Hudi数据集摄取新更改的方法，以及通过使用Hudi数据源的upserts加快大型Spark作业的方法。对于此类数据集，我们可以使用各种查询引擎查询它们。

04

Pandas 学习手册中文第二版：1~5

欢迎来到《Pandas 学习手册》！在本书中，我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程，这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。

01

计算机网络：数据链路层功能

数据链路层在物理层提供服务的基础上向网络层提供服务，其主要作用是加强物理层传输原始比特流的功能，将物理层提供的可能出错的物理连接改造为逻辑上无差错的数据链路，使之对网络层表现为一条无差错的链路。

02

使用Elasticsearch、Spark构建推荐系统 #2：深入分析

Elasticsearch-spark-based recommender系统方案的两个关键步骤：

使用PySpark迁移学习

在本文中，将演示计算机视觉问题，它结合了两种最先进的技术：深度学习和Apache Spark。将利用深度学习管道的强大功能来解决多类图像分类问题。

03

像风一样自由———MCGS自由口通讯（通讯驱动文件下载）

自动化工程师在设备开发中，可能会碰到一些行业专用仪器仪表，并不支持常用规范接口，没有现成的通讯驱动，这时就需要使用PLC或者其他网关的自由口通讯功能，今天也给大家介绍下McgsPro软件下，自由口通讯如何快捷地实现，上次因为大概讲过使用本人自制驱动实现ascii字符串通讯，所以这次主要讲一下hex数据类型的通讯。

06

大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

Pandas 是每位数据科学家和 Python 数据分析师都熟悉的工具库，它灵活且强大具备丰富的功能，但在处理大型数据集时，它是非常受限的。

07

为啥这段代码指定了local[2]默认分区数还是11不是2呢

前几天在Python白银交流群【Kim】问了一个Python代码的问题。问题如下：为啥这段代码指定了local[2]默认分区数还是11不是2呢？

01

独家 | Pandas 2.0 数据科学家的游戏改变者（附链接）

由于其广泛的功能性和多功能性，如果没有 importpandas as pd，几乎不可能做到数据操纵，对吧？

03

3.1数据链路层的功能

数据链路层在物理层提供服务的基础上向网络层提供服务，其主要作用是加强物理层传输原始流的功能，将物理层提供的可能出错的物理连接改造成为逻辑上无差错的数据链路，使之对网络层表现为一条无差错的链路。

01

Python实现CAN报文转换工具教程

CAN是控制器局域网络(Controller Area Network, CAN)的简称，是由以研发和生产汽车电子产品著称的德国BOSCH公司开发的，并最终成为国际标准（ISO 11898），是国际上应用最广泛的现场总线之一。在北美和西欧，CAN总线协议已经成为汽车计算机控制系统和嵌入式工业控制局域网的标准总线，并且拥有以CAN为底层协议专为大型货车和重工机械车辆设计的J1939协议。

01

R语言函数的含义与用法，实现过程解读

R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的

R语言函数的含义与用法，实现过程解读

R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。

03

Python应用开发——30天学习Streamlit Python包进行APP的构建（9）

这是围绕 st.altair_chart 的语法糖。主要区别在于该命令使用数据自身的列和指数来计算图表的 Altair 规格。因此，在许多 "只需绘制此图 "的情况下，该命令更易于使用，但可定制性较差。

01

「Hudi系列」Hudi查询&写入&常见问题汇总

2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成

04

Pyspark学习笔记（六）DataFrame简介

在Spark中, DataFrame 是组织成命名列[named colums]的分布时数据集合。它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python中的数据框，但在幕后做了更丰富的优化。DataFrames可以从多种来源构建，例如：结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库或现有RDD.

02

WebSocket 基础与应用系列 —— 抓个 WebSocket 的包

在传统的 Web 中，要实现实时通信，通用的方式是采用 HTTP 协议不断发送请求，即轮询（Polling）。

02

WebSocket 基础与应用系列 - 抓个 WebSocket 的包

在传统的 Web 中，要实现实时通信，通用的方式是采用 HTTP 协议不断发送请求，即轮询（Polling）。

03

学会这 29 个函数，你就是 Pandas 专家

Pandas 无疑是 Python 处理表格数据最好的库之一，但是很多新手无从下手，这里总结出最常用的 29 个函数，先点赞收藏，留下印象，后面使用的时候打开此文 CTRL + F 搜索函数名称，检索其用法即可。

02

WebSocket 基础与应用系列（一）—— 抓个 WebSocket 的包

1 为什么需要 WebSocket WebSocket 是为了满足基于 Web 的日益增长的实时通信需求而产生的。在传统的 Web 中，要实现实时通信，通用的方式是采用 HTTP 协议不断发送请求，即轮询（Polling）。但这种方式既浪费带宽（HTTP HEAD 是比较大的），又导致服务器 CPU 占用（没有信息也要接受请求）。而使用 WebSocket 技术，则能大幅优化上面提到的问题： 2 WebSocket 简介 WebSocket 协议在 2008 年诞生，2011 年成为国际标准。所有

01

HTTP/2：HTTP/1.1你该进步了

HTTP2的优点我们后面会一一列出，但是一个新的东西的升级必须要做到向前兼容才能快速推广，因为只有这样才能减少对用户的影响。

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭