df = spark.createDataFrame(data, ["id", "category", "value"]) 定义一个窗口规范: 代码语言:txt 复制 windowSpec = Window.partitionBy("id").orderBy("category").rowsBetween(-1, 1) 这个窗口规范指定了按照"id"列进行分组,并按照"category"列进行排序
df = spark.createDataFrame([(1, 2, 3) if i % 2 == 0 else (i, 2 * i, i % 4) for i in range(10)], ["a", "b", "c"]) # 注意agg函数的使用 df.agg(func.countDistinct('a')).show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 13. 聚合函数 grouping 没看懂,谁看懂了告诉我。 Aggregate f...
直接使用SQL语法# 首先dataframe注册为临时表,然后执行SQL查询color_df.createOrReplaceTempView("color_df") spark.sql("select count(1) from color_df").show() 4、增加删除列 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # pandas删除一列 # df.drop('length').show() # 删除一列 color_df=...
("age").count().show() # 5-SQL操作 创建临时试图 # Creates a temporary view using the DataFrame personDF.createOrReplaceTempView("people") # 5.1.1 查看DataFrame中的内容 spark.sql("SELECT * FROM people").show() # 5.1.2 查看DataFrame的Scheme信息 spark.sql("desc people").show() # 5.1...
GroupedData对象是一个特殊的DataFrame数据集 其类全名:<class 'pyspark.sql.group.GroupedData'> 这个对象是经过groupBy后得到的返回值, 内部记录了 以分组形式存储的数据 GroupedData对象其实也有很多API,比如前面的count方法就是这个对象的内置方法 除此之外,像:min、max、avg、sum、等等许多方法都存在 ...
有一些DataFrame/Dataset操作是流Dataframe /Dataset不支持的。其中一些如下: 1.流Dataset中还不支持多个流聚合(即流DF上的聚合链)。 2.流Dataset不支持限制和获取前N行。 3.不支持流Dataset上的Distinct操作。 4.只有在聚合之后并在完全输出模式下,流DataSet才支持排序操作。
整合后GroupedData类型可用的方法(均返回DataFrame类型): avg(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 count() —— 计算每组中一共有多少行,返回DataFrame有2列,一列为分组的组名,另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 ...
pyspark是一个python操作spark的库, 可以方便我们进行spark数据处理安装pip install pysparkDataFrame(数据帧)类似于表格 1-查看项目结构people.jsonpyspark支持查看json文件[{ "name": "Michael"…
DataFrame.transform(func: Callable[[…], Series], axis: Union[int, str] = 0, *args: Any, **kwargs: Any) → DataFrame 1 如果我们要按照Type 1分组后,求组内关于HP的平均值,可以将np.mean函数传入transform,具体介绍可以参考pyspark官方文档。
spark.sql("select Species,count(1) from Iris group by Species").show() df=dfcsv.alias('Iris1')#创建一个别名 df.select('Species','`Sepal.Width`').show(4)#因表头有特殊字符需用反引号``转义 df.select(df.Species,df['`Sepal.Width`']).show(4) ...