过滤值在 PySpark 中出现的次数答案

【问题标题】：Filtering on number of times a value appears in PySpark过滤值在 PySpark 中出现的次数
【发布时间】：2017-07-29 23:49:11
【问题描述】：

我有一个文件，其中有一列包含 ID。通常，一个 ID 只出现一次，但偶尔会与多条记录相关联。我想计算给定 ID 出现了多少次，然后分成两个单独的 dfs，这样我就可以在两者上运行不同的操作。一个 df 应该是 ID 只出现一次的地方，一个应该是 ID 出现多次的地方。

我能够通过对 ID 进行分组并将计数重新加入原始 df 来成功计算 ID 出现的实例数，如下所示：

newdf = df.join(df.groupBy('ID').count(),on='ID')

这很好用，因为我得到了这样的输出：

ID      Thing  count
287099  Foo     3
287099  Bar     3
287099  Foobar  3
321244  Barbar  1
333032  Barfoo  2
333032  Foofoo  2

但是，现在我想拆分 df，以便我有一个 df，其中 count = 1，并且 count > 1。但是，以下及其变体不起作用：

singular = df2.filter(df2.count == 1)

我得到一个“类型错误：条件应该是字符串或列”错误。当我尝试显示列的类型时，它说计数列是一个实例。如何让 PySpark 以我需要的方式处理计数列？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

count是dataframe的一种方法，

>>> df2.count
<bound method DataFrame.count of DataFrame[id: bigint, count: bigint]>

如果过滤器需要一个列来操作，请按如下方式进行更改，

singular = df2.filter(df2['count'] == 1)

【讨论】：