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如何从连接相同的pyspark dataframe中删除“重复”行？

在pyspark中，可以使用dropDuplicates()方法从连接相同的DataFrame中删除重复行。该方法会基于所有列的值进行比较，如果两行的所有列值都相同，则被视为重复行。

以下是一个完整的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建DataFrame
data = [("John", 25), ("Alice", 30), ("John", 25), ("Bob", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 删除重复行
df = df.dropDuplicates()

# 显示结果
df.show()

输出结果为：

+-----+---+
| Name|Age|
+-----+---+
|  Bob| 35|
|John | 25|
|Alice| 30|
+-----+---+

在这个例子中，原始DataFrame包含了两行重复的数据：("John", 25)。通过调用dropDuplicates()方法，我们成功删除了重复行，最终结果中只保留了一行。

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01 前言 Spark成功的实现了当年的承诺，让数据处理变得更容易，现在，雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景：让深度学习变得更容易。当然牛好吹，也是要做些实际行动的，所有便有了spark-deep-learning（https://github.com/databricks/spark-deep-learning）项目。这件事情已经有很多人尝试做了，但显然太浅了，DB公司则做的更深入些。 02 原理要做深度学习，肯定不能离开TensorFlow, MXNet之类的。 spark

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