pyspark dataframe groupBy agg groupBy多条件 spark中dataframe中getfield方法 spark dataframe groupby agg 、agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值df.agg(max("age"), avg("salary"))df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary"))、 agg(exprs: Map[String, String]) 返回dataframe类型...
...df_obj.groupby(["key"]).get_group(("A")) 输出为: 2.3.1.2 分组+内置聚合 分组+自定义聚合: # 分组+自定义聚合 import pandas...在使用agg方法中,还经常使用重置索引+重命名的方式: # 初始化分组DF import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3, 4...
分组汇总 我们可以使用groupby()方法对 DataFrame 进行分组,并使用agg()方法对分组后的数据应用聚合函数。在本例中,我们想要计算每位学生在不同科目上的平均成绩。 grouped=df.groupby(['学生','科目']).agg({'成绩':'mean'}).reset_index()print(grouped) 1. 2. 输出的分组汇总结果为: 学生 科目 成绩 0...
'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]} df = pd.DataFrame(data) # 使用groupby和agg进行聚合计算 result = df.groupby('Name').agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'sum'}) # 重置索引并添加标头 result = result.reset_
1.2 使用pyspark.sql.functions的函数聚合、重命名 这种方式使用更简洁。 frompyspark.sqlimportfunctionsassf _df3=df.groupBy('level').agg(sf.mean(df.age).alias('mean_age'),sf.mean(df.height).alias('mean_height'))#_df3 = df.groupBy('level').agg(sf.mean(df["age"]).alias('mean_age')...
4.4 Combining with stats and GroupBy 4.5 Pivot tables 4.6 crosstab() 5 数据拼接之concat、join、merge、append 5.1 concat 5.2 merge 5.3 join 5.4 append 6 调用函数之map()、apply()、与applymap() 6.1 map() 6.2 apply 6.3 applymap 7 聚合分析 7.1 goupby()分组 7.2 利用agg()进行更灵活的聚 7....
groupby([by, axis, level, as_index, sort, ...]) 使用映射器或一系列列对DataFrame进行分组。 gt(other[, axis, level]) 获取DataFrame和other的大于,逐元素执行(二进制运算符gt)。 head([n]) 返回前n行。 hist([column, by, grid, xlabelsize, xrot, ...]) 从DataFrame列生成直方图。 idxmax([...
df.groupby('列名').agg({'列名1': 'sum', '列名2': 'mean'}) 2.2 对多列进行分组和聚合 除了对单列进行分组,也可以对多列进行分组,例如: df.groupby(['列名1', '列名2']).agg({'列名3': 'sum', '列名4': 'mean'}) 三、dataframe groupby agg函数的进阶用法 3.1 通过自定义函数进行聚合计算...
grouped_df = df.groupBy("category") ``` 3.定义自定义聚合函数。在这个例子中,我们定义一个名为`custom_agg`的函数,用于计算每个分组的中位数: ```python from pyspark.sql.functions import col, median def custom_agg(group): return median(group[["value"]]) ``` 4.使用自定义函数进行聚合: ``...