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FlagDuplicateRows 类

FlagDuplicateRows 转换会返回一个新列，其中每行都有指定值，指示该行是否与数据集中的前面的行完全匹配。找到匹配项后，它们会被标记为重复项。第一次出现不会被标记，因为它与前面的行不匹配。

示例

from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from awsgluedi.transforms import *

sc = SparkContext()
spark = SparkSession(sc)

input_df = spark.createDataFrame(
    [
        (105.111, 13.12),
        (13.12, 13.12),
        (None, 13.12),
        (13.12, 13.12),
        (None, 13.12),
    ],
    ["source_column_1", "source_column_2"],
)

try:
    df_output = data_quality.FlagDuplicateRows.apply(
        data_frame=input_df,
        spark_context=sc,
        target_column="flag_row",
        true_string="True",
        false_string="False",
        target_index=1
    )
except:
    print("Unexpected Error happened ")
    raise
    

输出

输出是 PySpark DataFrame 以及一个附加列 flag_row，其根据 source_column_1 列指示某行是否重复。生成的“df_output”DataFrame 将包含以下行：

```
+---------------+---------------+--------+
|source_column_1|source_column_2|flag_row|
+---------------+---------------+--------+
| 105.111| 13.12| False|
| 13.12| 13.12| True|
| null| 13.12| True|
| 13.12| 13.12| True|
| null| 13.12| True|
+---------------+---------------+--------+
```

flag_row 列指示某行是否重复。“true_string”设置为“True”，“false_string”设置为“False”。“target_index”设置为 1，这表示 flag_row 列将被插入到输出 DataFrame 的第二个位置（指数 1）。

方法

__call__(spark_context, data_frame, target_column, true_string=DEFAULT_TRUE_STRING, false_string=DEFAULT_FALSE_STRING, target_index=None)

FlagDuplicateRows 转换会返回一个新列，其中每行都有指定值，指示该行是否与数据集中的前面的行完全匹配。找到匹配项后，它们会被标记为重复项。第一次出现不会被标记，因为它与前面的行不匹配。

apply(cls, *args, **kwargs)

继承自 GlueTransform apply。

name(cls)

继承自 GlueTransform 名称。

describeArgs(cls)

继承自 GlueTransform describeArgs。

describeReturn(cls)

继承自 GlueTransform describeReturn。

describeTransform(cls)

继承自 GlueTransform describeTransform。

describeErrors(cls)

继承自 GlueTransform describeErrors。

describe(cls)

继承自 GlueTransform describe。