如何自动在pyspark中删除常量列?

时间:2019-04-21 19:38:28

标签: pyspark apache-spark-sql

我在pyspark中有一个spark数据框,我需要从数据框中删除所有常量列。由于我不知道哪些列是常量,因此无法手动取消选择常量列,即我需要一个自动过程。令我惊讶的是,我找不到关于stackoverflow的简单解决方案。

示例:

import pandas as pd
import pyspark
from pyspark.sql.session import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("test").getOrCreate()

d = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 
     'col2': [1, 2, 3, 4, 5],
     'col3': [0, 0, 0, 0, 0],
     'col4': [0, 0, 0, 0, 0]}
df_panda = pd.DataFrame(data=d)
df_spark = spark.createDataFrame(df_panda)
df_spark.show()

输出:

+----+----+----+----+
|col1|col2|col3|col4|
+----+----+----+----+
|   1|   1|   0|   0|
|   2|   2|   0|   0|
|   3|   3|   0|   0|
|   4|   4|   0|   0|
|   5|   5|   0|   0|
+----+----+----+----+

所需的输出:

+----+----+
|col1|col2|
+----+----+
|   1|   1|
|   2|   2|
|   3|   3|
|   4|   4|
|   5|   5|
+----+----+

在pyspark中自动删除常量列的最佳方法是什么?

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

首先在每列中计算不同的值,然后删除仅包含一个不同值的列:

import pyspark.sql.functions as f
cnt = df_spark.agg(*(f.countDistinct(c).alias(c) for c in df_spark.columns)).first()
cnt
# Row(col1=5, col2=5, col3=1, col4=1)
df_spark.drop(*[c for c in cnt.asDict() if cnt[c] == 1]).show()
+----+----+
|col1|col2|
+----+----+
|   1|   1|
|   2|   2|
|   3|   3|
|   4|   4|
|   5|   5|
+----+----+