Question

相关问题：How to drop columns which have same values in all rows via pandas or spark dataframe?

所以我有一个pyspark数据框，我想删除所有行中所有值都相同的列，同时保持其他列不变。

但是，以上问题的答案仅适用于熊猫。 pyspark数据框有解决方案吗？

谢谢

Answer 1

您可以在每列上应用countDistinct()聚合函数，以获取每列不同值的计数。计数为1的列表示所有行中只有1个值。

# apply countDistinct on each column
col_counts = df.agg(*(countDistinct(col(c)).alias(c) for c in df.columns)).collect()[0].asDict()

# select the cols with count=1 in an array
cols_to_drop = [col for col in df.columns if col_counts[col] == 1 ]

# drop the selected column
df.drop(*cols_to_drop).show()

Answer 2

您可以使用approx_count_distinct函数（link）来计算一列中不同元素的数量。如果只有一个不同，则删除相应的列。

创建数据框

from pyspark.sql.functions import approx_count_distinct
myValues = [(1,2,2,0),(2,2,2,0),(3,2,2,0),(4,2,2,0),(3,1,2,0)]
df = sqlContext.createDataFrame(myValues,['value1','value2','value3','value4'])
df.show()
+------+------+------+------+
|value1|value2|value3|value4|
+------+------+------+------+
|     1|     2|     2|     0|
|     2|     2|     2|     0|
|     3|     2|     2|     0|
|     4|     2|     2|     0|
|     3|     1|     2|     0|
+------+------+------+------+

计算不同元素的数量并将其转换为字典。

count_distinct_df=df.select([approx_count_distinct(x).alias("{0}".format(x)) for x in df.columns])
count_distinct_df.show()
+------+------+------+------+
|value1|value2|value3|value4|
+------+------+------+------+
|     4|     2|     1|     1|
+------+------+------+------+
dict_of_columns = count_distinct_df.toPandas().to_dict(orient='list')
dict_of_columns
    {'value1': [4], 'value2': [2], 'value3': [1], 'value4': [1]}

#Storing those keys in the list which have just 1 distinct key.
distinct_columns=[k for k,v in dict_of_columns.items() if v == [1]]
distinct_columns
    ['value3', 'value4']

删除具有不同值的列

df=df.drop(*distinct_columns)
df.show()
+------+------+
|value1|value2|
+------+------+
|     1|     2|
|     2|     2|
|     3|     2|
|     4|     2|
|     3|     1|
+------+------+

pyspark：删除所有行中具有相同值的列

2 个答案: