Question

对Spark还是陌生的，我正在尝试尽可能整洁，高效地完成此最终转换。

说我有一个如下所示的数据框

+------+--------+                  
|ID    | Hit    |                  
+------+--------+
|123   |   0    | 
|456   |   1    |
|789   |   0    |     
|123   |   1    |   
|123   |   0    | 
|789   |   1    |   
|1234  |   0    |
| 1234 |   0    |   
+------+--------+

我试图以一个新的数据框（或两个，取决于哪个更有效）结尾，其中如果一行的“命中”值为1，则行不能命中为0，如果有是，根据ID列，0会达到不同的水平。

这是我尝试过的方法之一，但是我不确定这是否是 1.最有效的方法 2.可能最干净的方式

dfhits = df.filter(df.Hit == 1)
dfnonhits = df.filter(df.Hit == 0)
dfnonhitsdistinct = dfnonhits.filter(~dfnonhits['ID'].isin(dfhits))

Enddataset如下所示：

+------+--------+                  
|ID    | Hit    |                  
+------+--------+
|456   |   1    |    
|123   |   1    |   
|789   |   1    |   
|1234  |   0    |  
+------+--------+

Answer 1

# Creating the Dataframe.
from pyspark.sql.functions import col
df = sqlContext.createDataFrame([(123,0),(456,1),(789,0),(123,1),(123,0),(789,1),(500,0),(500,0)],
                                ['ID','Hit']) 
df.show()
+---+---+ 
| ID|Hit| 
+---+---+ 
|123|  0| 
|456|  1| 
|789|  0| 
|123|  1| 
|123|  0| 
|789|  1| 
|500|  0| 
|500|  0| 
+---+---+

这个想法是在每个total中找到Hit个ID中的1，如果它大于0，则意味着{中至少存在一个Hit {1}}。因此，当此条件为true时，我们将删除所有rows值为0的Hit。

# Registering the dataframe as a temporary view.
df.registerTempTable('table_view')
df=sqlContext.sql(
    'select ID, Hit, sum(Hit) over (partition by ID) as sum_Hit from table_view'
)
df.show()
+---+---+-------+ 
| ID|Hit|sum_Hit| 
+---+---+-------+ 
|789|  0|      1| 
|789|  1|      1| 
|500|  0|      0| 
|500|  0|      0| 
|123|  0|      1| 
|123|  1|      1| 
|123|  0|      1| 
|456|  1|      1| 
+---+---+-------+
df = df.filter(~((col('Hit')==0) & (col('sum_Hit')>0))).drop('sum_Hit').dropDuplicates()
df.show()
+---+---+ 
| ID|Hit|  
+---+---+ 
|789|  1| 
|500|  0| 
|123|  1| 
|456|  1|
+---+---+

基于列条件的PySpark Drop-dupes

1 个答案: