在欄位中發現頻繁的項目，可能有誤報。 採用 Karp、Schenker 與 Papadimitriou 所描述的頻繁元素計數演算法。
DataFrame.freqItems 兩者 DataFrameStatFunctions.freqItems 是彼此的別名。
語法
freqItems(cols, support=None)
參數
| 參數 | 類型 | 說明 |
|---|---|---|
cols |
list 或 Tuple | 欄位名稱，用來計算頻繁項目。 |
support |
浮動，選用 | 考慮一項物品的頻率。 預設值為 1%（0.01）。 必須大於1e-4。 |
退貨
DataFrame
Notes
此方法用於探索性資料分析。 無法保證所得 DataFrame的結構具有向下相容性。
Examples
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(1, 11), (1, 11), (3, 10), (4, 8), (4, 8)], ["c1", "c2"])
result = df.stat.freqItems(["c1", "c2"])
result.select([sf.sort_array(c).alias(c) for c in result.columns]).show()
# +------------+------------+
# |c1_freqItems|c2_freqItems|
# +------------+------------+
# | [1, 3, 4]| [8, 10, 11]|
# +------------+------------+