pyspark 如何在spark中删除一个框架中的重复条目？

nhhxz33t 于 2023-10-15 发布在 Spark

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下面是我的表格。

|    Path    | Name | Value 1 | Value 2 |  E-mail  |
|:----------:|:----:|:-------:|:-------:|:--------:|
| /project/a | a    |  10000  |  8555   | [email protected]|
| /project/b | b    |  4000   |  7549   | [email protected]|
| /project/c | c    |  4571   |  4478   | [email protected]|
| /project/a | a    | -1.0    |  0.0    | [email protected]|

架构：
路径-字符串
Name - String
值1 -浮动
值2 -浮点
电子邮件字符串
现在，我想在将报告发送给电子邮件列中的相关人员时，完全过滤掉最后一个重复的姓名行（a再次重复）。
我试过使用条件语句（if语句），但它不起作用。我该怎么办？

if (project["Name"] == 'a' and project["Value 1"] == '-1.0'):
    continue
else:
    mail_notification(sender,receiver,subject)

pyspark

来源：https://stackoverflow.com/questions/77178510/how-to-remove-duplicate-entries-in-a-dataframe-in-spark

2条答案

按热度按时间

wh6knrhe1#

如果你想从一个基于列（或一组列）的嵌套框架中删除重复项，你可以使用dropDuplicates。请注意，它可能不会删除第二个，排序不是确定性的，当其余字段相同或不相关时应该使用这一点。例如：

deduplicated = df.dropDuplicates(['Name'])

如果您希望为重复数据删除首选项排序，则可以使用窗口函数（row_number、Window）。例如，在重复组中选择最高“值1”的行：

import pyspark.sql.functions as f
from pyspark.sql import Window

window = Window().partitionBy('Name').orderBy(f.desc('Value 1'))
deduplicated = df.withColumn('row_number', f.row_number().over(window))\
    .filter(f.col('row_number') == 1)\
    .drop('row_number')

如果你只是想删除负值，因为它们不是有效数据，最简单的方法是过滤：

import pyspark.sql.functions as f
filtered = df.filter(f.col('Value 1') >= 0)

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nwlqm0z12#

尝试低于1-
1.创建框架
1.迭代for循环-

for i in df.collect():
    if ((i["Name"] == 'a') & (i["Value 1"] == -1.0)):
        continue
    else:
        mail_notification(sender,receiver,subject)

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