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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：

  1. 首先，导入必要的模块和函数：
代码语言：txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
  1. 创建SparkSession对象：
代码语言：txt
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spark = SparkSession.builder.appName("PartitionByExample").getOrCreate()
  1. 读取数据源文件并创建数据帧：
代码语言：txt
复制
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。

  1. 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：
代码语言：txt
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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。

  1. 删除重复项：
代码语言：txt
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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：

代码语言：txt
复制
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。

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相关搜索:Pandas -从具有不同列的两个数据帧中删除重复项PySpark:在完全连接后删除重复项时，如何只保留左表中的行？Pyspark删除数据帧中的重复列R:删除数据帧行中的重复项从R数据帧中删除准重复项从数据帧python中的行和列(单元格)中删除重复项从数据帧中删除反向重复项从数据帧中删除相似字符串的重复项使用C#从数据表中删除重复项删除数据帧中特定重复项的Python代码
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