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PySparkを使用した基本的なデータ品質チェック方法

データの読み込みと確認 まず、PySparkを使用してデータを読み込みます。一般的なデータ形式には、CSV、Parquet、JSONなどがあります。データを読み込んだ後、show()メソッドを使用してデータの一部を表示し、データの構造と内容を確認します。>>More

Pysparkを使用したデータ品質チェックの基本

欠損値のチェック: データフレーム内の欠損値を確認するには、isNull()メソッドを使用します。例えば、dfという名前のデータフレームにおいて、カラムcol1の欠損値をチェックする場合、以下のようなコードを使用します。>>More

PySparkで列の合計を変数に格納する方法

まず、PySparkのデータフレームを作成します。from pyspark.sql import SparkSession # Sparkセッションの作成 spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # サンプルデータを含むデータフレームの作成 data = [("A", 10), ("B", 20), ("C", 30)] df = spark.createDataFrame(data, ["col1", "considered_impact"]) df.show()>>More

PySparkのexplode関数を使用したデータの展開方法

以下に、PySparkのexplode関数を使用したデータの展開方法のいくつかの例を示します。配列の展開: データフレームの特定の列が配列である場合、explode関数を使用してその配列を展開することができます。>>More

PySparkで列を選択する方法

単一の列を選択する方法:selected_df = df.select("column_name")上記のコードでは、"column_name"には選択したい列の名前を指定します。選択された列を含む新しいデータフレームが作成されます。>>More