如何删除重复项并将其保留在 PySpark 数据框中

当我们在 PySpark 中操作数据框时，有时可能会遇到需要删除重复项的情况。但是，我们有时又需要保存重复项，以便后续分析。本文将介绍如何使用 PySpark 删除重复项并将其保留在数据框中。

方法概述

我们可以使用 PySpark 数据框中的 dropDuplicates() 方法来删除重复项。如果我们想要保留重复项，则需要在 dropDuplicates() 方法上使用 keep='all' 参数。具体实现方式如下：

# 假设我们有一个名为 myDataFrame 的数据框
from pyspark.sql.functions import *
df = myDataFrame.dropDuplicates(["col1", "col2"], keep='all')

上述代码中，我们指定了列 col1 和 col2，这些列将被用来判断是否存在重复项。我们还使用了 keep='all' 参数来保留重复项。

示例代码

下面是一个完整的示例代码，用于创建一个具有重复项的 PySpark 数据框，并删除并保留这些重复项：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *

# 创建 PySpark 数据框
spark = SparkSession.builder.appName("MyApp").getOrCreate()
data = [("Alice", 25),
        ("Bob", 30),
        ("Charlie", 30),
        ("Alice", 25),
        ("Alice", 25),
        ("Bob", 30)]
columns = ["name", "age"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)

# 删除重复项并保留
df1 = df.dropDuplicates(['name', 'age'], keep='all')
df2 = df.dropDuplicates(['name', 'age'], keep='first')

# 显示结果
print("-- Original Data --")
df.show()
print("-- Dropped Duplicates (Keep All) --")
df1.show()
print("-- Dropped Duplicates (Keep First) --")
df2.show()

在上述示例代码中，我们首先创建了一个具有重复项的数据框。然后，我们使用 dropDuplicates() 方法删除这些重复项，并在其中一个数据框中保留它们。最后，我们使用 show() 方法显示结果。

结论

本文中，我们介绍了如何使用 PySpark 删除重复项并保留它们。我们使用 dropDuplicates() 方法并在其上使用 keep 参数来实现这个目的。这个方法可以用于数据去重或数据分析等各种场景。