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如何计算PySpark中嵌套列表中重复元素的个数?

在PySpark中计算嵌套列表中重复元素的个数可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode, col, count
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.appName("NestedListCount").getOrCreate()
  1. 创建包含嵌套列表的DataFrame:
代码语言:txt
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data = [("A", [[1, 2, 3], [2, 3, 4], [1, 2, 3]]),
        ("B", [[4, 5, 6], [5, 6, 7], [4, 5, 6]])]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "nested_list"])
  1. 将嵌套列表展开为单独的行:
代码语言:txt
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df_exploded = df.select("id", explode("nested_list").alias("element"))
  1. 使用groupBy和count函数计算重复元素的个数:
代码语言:txt
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result = df_exploded.groupBy("id", "element").agg(count("*").alias("count"))
  1. 打印结果:
代码语言:txt
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result.show()

这样就可以得到嵌套列表中重复元素的个数。

在PySpark中,嵌套列表的计算可以使用explode函数将其展开为单独的行,然后使用groupBy和count函数进行分组和计数。这种方法适用于任何嵌套列表的情况,并且可以灵活地处理不同的数据类型。

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