如何删除每组计数低于阈值的记录？答案

【问题标题】：How to remove records with their count per group below a threshold?如何删除每组计数低于阈值的记录？
【发布时间】：2016-03-15 07:45:18
【问题描述】：

这是数据框：

id | sector     | balance
---------------------------
1  | restaurant | 20000
2  | restaurant | 20000
3  | auto       | 10000
4  | auto       | 10000
5  | auto       | 10000

如何查找每个sector 类型的计数并删除特定LIMIT 以下具有sector 类型计数的记录？

以下内容：

dataFrame.groupBy(columnName).count()

给我一个值在该列中出现的次数。

如何在 Spark 和 Scala 中使用 DataFrame API 做到这一点？

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark apache-spark-sql spark-dataframe

【解决方案1】：

您可以使用 SQL Window 来执行此操作。

import org.apache.spark.sql.expressions.Window
yourDf.withColumn("count", count("*")
      .over(Window.partitionBy($"colName")))
      .where($"count">2)
//    .drop($"count") // if you don't want to keep count column
      .show()

对于您给定的数据框

import org.apache.spark.sql.expressions.Window
dataFrame.withColumn("count", count("*")
         .over(Window.partitionBy($"sector")))
         .where($"count">2)
         .show()

您应该会看到如下结果：

id | sector     | balance | count
------------------------------
3  | auto       | 10000   | 3
4  | auto       | 10000   | 3
5  | auto       | 10000   | 3

【讨论】：

【解决方案2】：

不知道这是否是最好的方法。但这对我有用。

def getRecordsWithColumnFrequnecyLessThanLimit(dataFrame: DataFrame, columnName: String, limit: Integer): DataFrame = {
    val g = dataFrame.groupBy(columnName)
                     .count()
                     .filter("count<" + limit)
                     .select(columnName)
                     .rdd
                     .map(r => r(0)).collect()
    dataFrame.filter(dataFrame(columnName) isin  (g:_*))
}

【讨论】：

【解决方案3】：

由于它是一个数据框，因此您可以使用 SQL 查询，例如

select sector, count(1)
from TABLE
group by sector
having count(1) >= LIMIT

【讨论】：