PySpark 데이터프레임에서 고유한 열 값 표시하기

pyspark dataframe으로 Pandas의 df['col'].unique()와 동일한 작업을 하려면 어떻게 해야 하나요.

pyspark dataframe 열에 있는 모든 고유한 값들을 나열하고 싶습니다.

SQL 방식이 아니라 (registertemplate을 사용한 다음 고유한 값에 대한 SQL 쿼리) 입니다.

또한 groupby와 countDistinct 대신에 해당 열에서 고유한 값들을 확인하고 싶습니다.

답변 1

이것은 열의 고유한 값을 얻는 데 도움이 될 것입니다:

df.select('column1').distinct().collect()

.collect()는 반환할 값의 제한이 내장되어 있지 않으므로 이는 느릴 수 있습니다 - 대신 .show()를 사용하거나 이를 관리하기 위해 .collect() 앞에 .limit(20)을 추가하십시오.

답변 2

본문 본문에는 `PySpark 데이터프레임에서 고유한 열 값 표시하기`라는 주제로 검색 엔진 최적화(SEO)에 신경을 쓴 한국어 에세이를 작성하였습니다.
제목: PySpark 데이터프레임에서 고유한 열 값 표시하기: PySpark를 활용한 데이터 조작 방법
서론:
현대의 데이터 분석에서 PySpark는 많은 조직과 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트들에게 인기 있는 오픈 소스 프레임워크입니다. PySpark는 Python 기반의 API로 Apache Spark와 함께 사용되며, 데이터를 다루고 처리하기 위한 강력한 도구들을 제공합니다. 이번 에세이에서는 PySpark 데이터프레임의 고유한 열 값을 표시하는 방법을 알아보고자 합니다.
1. PySpark 데이터프레임 소개:
PySpark 데이터프레임은 열과 행으로 구성된 분산 데이터 컬렉션으로, 관계형 데이터베이스의 테이블과 유사한 구조를 갖고 있습니다. 데이터프레임은 Spark SQL을 사용하여 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용되며, 여러 가지 작업들을 수행할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다.
2. PySpark를 사용한 데이터프레임 생성:
PySpark에서 데이터프레임을 생성하기 위해서는 먼저 데이터를 로드하거나 생성해야 합니다. 다양한 데이터 포맷을 로드하여 PySpark 데이터프레임을 생성할 수 있으며, 실행 환경에 맞는 적절한 데이터 소스를 선택할 수 있습니다.
3. PySpark 데이터프레임의 열 값 분석:
PySpark 데이터프레임은 테이블과 유사한 구조를 가지므로, 열을 기준으로 데이터를 분석하고 처리할 수 있습니다. 중복되지 않는 고유한 열 값을 확인하기 위해서는 여러 개의 메서드를 사용할 수 있습니다.
4. 고유한 열 값 표시하기:
PySpark에서 고유한 열 값을 표시하기 위해서는 `distinct()` 메서드를 활용할 수 있습니다. 이 메서드는 주어진 열에 대해 중복되지 않는 고유한 값을 반환해줍니다. 고유한 값을 확인하기 위해 특정 열을 지정하거나 여러 열을 지정하여 다중 열 값을 확인할 수 있습니다.
5. 예제와 함께 알아보기:
다음은 예제 코드를 통해 PySpark 데이터프레임에서 고유한 열 값을 표시하는 방법을 알아보도록 하겠습니다.
```python
# PySpark 데이터프레임 생성
df = spark.createDataFrame([(1, apple), (2, banana), (3, apple), (4, orange), (5, banana)], [id, fruit])
# 고유한 열 값 표시
unique_values = df.select(fruit).distinct()
# 고유한 열 값 출력
unique_values.show()
```
결론:
이번 에세이에서는 PySpark를 사용하여 데이터프레임에서 고유한 열 값을 표시하는 방법을 소개했습니다. PySpark의 `distinct()` 메서드를 이용하면 주어진 열에 대해 중복되지 않는 고유한 값을 확인할 수 있습니다. 데이터프레임을 활용하여 다양한 데이터 조작 및 분석 작업을 수행할 수 있으므로, PySpark의 활용법을 충분히 익혀 데이터 분석과 처리의 효율성을 높이는 데 도움이 되길 바랍니다.
참조:
- [PySpark Documentation](https://spark.apache.org/docs/latest/api/python)
- [PySpark Tutorial](https://www.edureka.co/blog/pyspark-tutorial)
- [Apache Spark 공식 홈페이지](https://spark.apache.org/)