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PySpark中分类值的等价组in ().unique()

在PySpark中，可以使用in ().unique()来获取分类值的等价组。

具体来说，in操作符用于判断一个值是否在一个集合中，而()表示一个元组，.unique()用于去除重复的值。

分类值的等价组是指具有相同含义或相似特征的值的集合。在数据处理和分析中，经常需要对分类值进行分组或聚合操作，而等价组可以帮助我们更好地理解和处理数据。

下面是一个示例代码，演示了如何使用in ().unique()来获取分类值的等价组：

from pyspark.sql import SparkSession

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

# 创建示例数据集
data = [("apple", 1), ("banana", 2), ("apple", 3), ("banana", 4), ("orange", 5)]

# 将数据集转换为DataFrame
df = spark.createDataFrame(data, ["fruit", "value"])

# 获取分类值的等价组
equivalent_groups = df.select("fruit").distinct().rdd.flatMap(lambda x: x).collect()

# 打印结果
print(equivalent_groups)

运行以上代码，输出结果为：

['apple', 'banana', 'orange']

这里，df.select("fruit").distinct()用于获取去重后的分类值，.rdd.flatMap(lambda x: x)将结果转换为一个扁平化的RDD，最后使用.collect()将RDD中的元素收集到一个列表中，即可得到分类值的等价组。

在PySpark中，可以使用等价组来进行数据分组、聚合、筛选等操作，以便更好地理解和处理数据。

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