首先,我们需要初始化 PySpark 环境并创建一个示例数据框。 frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcollect_list,col# 初始化 Spark 会话spark=SparkSession.builder \.appName("Collect List Example")\.getOrCreate()# 创建示例数据data=[("Alice",3000),("Bob",4000),("Charlie",3000...
samples = self.sample(False, fraction, 1).map(lambda kv: kv[0]).collect() # 采样 8/1000,根据采样出的数据来估算key的分布情况。 samples = sorted(samples, key=keyfunc) # 对采样得到的rdd collect之后得到的列表,调用python的sorted方法,完成从小到大排序,得到排好序的列表。 # 得到numPartition-1...
使用collect_list函数连接两个数据帧: 代码语言:txt 复制 df3 = df1.groupBy('id').agg(collect_list('value1').alias('values1')).join(df2.groupBy('id').agg(collect_list('value2').alias('values2')), 'id') 在上述代码中,首先使用groupBy函数按照'id'列进行分组,然后使用agg函数结合collect_l...
在PySpark中,Groupby和collect_list是两个用于处理数据集合的操作。 1. Groupby: Groupby操作用于将数据集按照指定列的值进行分组。它接收一个或多个列名作为参数...
按日期对订阅级别进行排序.withColumn('last_userAgent',F.last('userAgent').over(w))# 按日期对代理进行排序.filter(~F.col('page').isin(['Cancellation Confirmation','Cancel']))#从数据集中移除取消页事件.groupby('userId')# 在用户级聚合特征.agg(F.collect_list('artist').alias('artist_list'),...
traffic.collect() 查看列名 traffic.columns traffic.dtypes 持久化 使用默认存储级别(MEMORY_AND_DISK)持久保存DataFrame; sdf.cahce() 列操作 选择、切片、删除、筛选、排序、增加字段、填充空值; # 创建一个别名 df=sdf.alias('Iris1') # 表头有特殊字符需用反引号``转义 ...
下面是直接使用Window.partitionBy没有使用orderBy的例子,从输出我们能看到数据是随机的 overCategory=Window.partitionBy("depName").rowsBetween(Window.currentRow,1)df=empsalary.withColumn("salaries",collect_list("salary").over(overCategory)).withColumn("total_salary",sum("salary").over(overCategory))df...
输出list类型,list中每个元素是Row类: list = df.collect() 1 注:此方法将所有数据全部导入到本地,返回一个Array对象 查询概况 df.describe().show() 1 以及查询类型,之前是type,现在是df.printSchema() root |-- user_pin: string (nullable = true) ...
#表分组聚合,groupBy,aggdfagg = df.groupBy("gender").agg(F.expr("avg(age)"),F.expr("collect_list(name)")) dfagg.show() +---+---+---+ |gender|avg(age)|collect_list(name)| +---+---+---+ | null| 16.0| [RuHua]| |female| 16.0| [HanMeiMei]| | male| 16.0...
df.groupBy('level').agg(sf.concat_ws(',', sf.collect_list(df.name))).show() from pyspark.sql.functions import when# ifelse df = df.withColumn("profile", when(df.age >= 40,"Senior") .otherwise("Executive")) # ifelse frame3_1 = WEB_USER_3.withColumn("name_length", f.length...