logo

Уникальные значения в колонке PySpark DataFrame без SQL

Быстрый ответ

Python
Скопировать код
Для извлечения уникальных значений из столбца DataFrame в PySpark примените следующую команду:

df.select("column").distinct().show()

Этот код поможет получить уникальные значения из столбца "column" и визуализировать их.

Эффективное использование: избегая "Титаник" при обработке больших объемов данных

При обработке внушительных объемов данных важно рационально использовать ресурсы, иначе можно столкнуться с проблемами, аналогичными участи "Титаника".

Python
Скопировать код
# Прежде чем погружаться в обработку данных, проведите тестовую проверку (аналогично проверке парашюта перед прыжком)
df.select("column").distinct().show()

# Не стремитесь собирать все данные одним collect(), ограничьте выдачу результатов. PySpark – не источник бесконечных ресурсов
df.select("column").distinct().limit(20).collect()

# Если вам регулярно необходимо работать с уникальными значениями, сохраните их в отдельной переменной
distinct_df = df.select("column").distinct()

Особенности работы с уникальными значениями в больших наборах данных

При работе с обширными наборами данных используйте специальные подходы, чтобы избежать ошибок, связанных с переполнением памяти.

Python
Скопировать код
# Не убирайте дубликаты бездумно. Применяйте dropDuplicates() только для необходимых вам столбцов.
df.dropDuplicates(['col'])

# Если вам приходится преобразовывать данные в RDD для последующих операций вместе с полученными уникальными значениями
df.select('column').distinct().rdd.map(lambda r: r[0]).collect()

# Применяйте списковые включения для получения списка уникальных значений. Возможно, синтаксис кажется сложным, но это лишь альтернатива циклам.
unique_values_list = [i[0] for i in df.select('column').distinct().collect()]

Избавляемся от дубликатов без потери головы от агрегации

Упростите ваш код использованием .dropDuplicates(), так вы избежите использования groupby или countDistinct для более простого чтения кода.

Python
Скопировать код
# Вам нужны только уникальные значения? Не прибегайте к groupby() и countDistinct()
df.dropDuplicates(['col'])

# Чтобы получить уникальные комбинации из нескольких столбцов, используйте следующую команду
df.dropDuplicates(['col1', 'col2'])

Джедайские приемы работы с уникальными значениями

Выберите подход, наиболее соответствующий вашим конкретным задачам среди разнообразных методов:

Python
Скопировать код
# Если вы предпочитаете работать с множествами, вы можете получить уникальные значения в виде множества. Однако, учтите, что множества не содержат повторяющихся элементов
df.select("column").agg(F.collect_set("column"))

# Если вы хотите использовать Pandas вместе с PySpark, преобразуйте DataFrame в Pandas и примените unique() к нему
df.toPandas().column.unique()

# Взвесьте все "за" и "против" прежде чем использовать collect() – это решение требует внимательного подхода
df.select("column").distinct().show()

Визуализация

Ищите свои уникальные "цветы" 🌼🌷🌹 в "саду" PySpark:

Python
Скопировать код
# Представьте ваш DataFrame как сад в PySpark
garden_df.show()
Markdown
Скопировать код
| Виды цветов  |
| -------------|
| Тюльпаны     |
| Розы         |
| Маргаритки   |
| Тюльпаны     |
| Розы         |

А вот ваш список уникальных "цветов":

Markdown
Скопировать код
| Уникальные виды цветов |
| -----------------------|
| Тюльпаны               |
| Розы                   |
| Маргаритки             |

Аналогичный принцип можно применять к вашему dataframe, когда вы ищете уникальные значения!

Нужно больше мощности, чем .distinct()?

Вот случаи, когда метод .distinct() может быть недостаточным:

Python
Скопировать код
# Если у вас сложные типы столбцов, такие как массивы или карты, попробуйте использовать explode() вместе с distinct()
df.select('column').distinct()

# Null-значения могут вызвать проблемы, поскольку они появляются там, где их не ожидаешь. Определитесь, как вы будете с ними обращаться
df.filter(df.column.isNotNull()).select('column').distinct()

# Если вам нужны свои собственные правила для удаления дубликатов, используйте Пользовательские Функции (UDF)
from pyspark.sql.functions import udf
custom_dedup = udf(lambda x:... # здесь применяется ваш уникальный подход)

Стратегии для любителей SQL

Double text:Для тех, кто предпочитает SQL, PySpark позволяет использовать SQL-выражения:

Python
Скопировать код
df.createOrReplaceTempView("flowers")
unique_flowers_df = spark.sql("SELECT DISTINCT `Виды цветов` FROM flowers")
# Если вам более знаком работа с SQL

Полезные материалы

  1. StackOverflow: Получить уникальные значения из столбца в DataFrame PySpark — эта ссылка считается авторитетным источником информации о том, как получить уникальные значения из столбца в PySpark.
  2. Руководство: Загрузка и преобразование данных в DataFrame'ы PySpark | Databricks на AWSруководство от Databricks демонстрирует, как правильно обрабатывать дубликаты, что актуально при поиске уникальных значений.
  3. Medium: Исследование уникальных значений в dataframe'ах (Издание Spark) — статья на Towards Data Science предлагает подробный анализ использования distinct() в PySpark, заслуживает детального ознакомления.
  4. Analyticshut: SQL Distinct в PySpark для удаления дубликатов строк — этот учебник научит вас точно и грамотно искать уникальные строки, используя SQL Distinct в PySpark.