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,窗口范围为当前行的前一行到...
DataFrame: Pyspark中的DataFrame是一个分布式数据集合,类似于关系型数据库中的表。 groupBy: 用于按一个或多个列对数据进行分组。 agg: 用于聚合操作,可以对分组后的数据进行各种统计计算。 优势 高效处理大数据: Pyspark基于Spark框架,能够高效处理大规模数据集。
# filter 筛选元素, 过滤DataFrame的行, 输入参数是一个SQL语句, 返回一个新的DataFrame df_filter = df_customers.filter(df_customers.age > 25) df_filter.show() +---+---+---+---+ |cID| name|age|gender| +---+---+---+---+ | 3| John| 31| M| | 4|Jennifer| 45| F| | 5|...
DataFrame.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=True,squeeze=False, **kwargs) 1. 参数说明 ⽤groupby⽅法分组后的结果并不能直接查看,⽽是被存在内存中,输出的是内存地址。实际上分组后 的数据对象GroupBy类似Series与DataFrame,是pandas提供的⼀种对象。GroupBy对象常...
python dataframe pyspark group-by null 我有一个大型PySpark数据框,其中包括以下两列: 我想用highway类别的平均值来填充null值。 我尝试使用groupBy创建另一个数据帧,最后得到了第二个数据帧: 但是我不知道如何使用它来只填充null值,并且不丢失原始值(如果它们存在的话)。 第一个表格的预期结果是:...
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 ...
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。
createDataFrame(data=data, schema=schema) df.printSchema() df.show(truncate=False) >>> output Data: >>> root |-- employee_name: string (nullable = true) |-- department: string (nullable = true) |-- salary: long (nullable = true) |-- year: string (nullable = true) +---+--...
清单 3.1 中的代码表明返回值是一个 GroupedData 对象,而不是一个 DataFrame。 我将此 GroupedData 对象称为过渡对象:PySpark 将我们的数据框分组在单词列上,等待有关如何汇总每组中包含的信息的说明。 一旦我们应用了 count() 方法,我们就会得到一个包含分组列单词的数据框,以及包含每个单词出现次数的计数列。图 ...
df_result = pd.DataFrame(df .groupby('A') .apply(lambda x: myFunction(zip(x.B, x.C), x.name)) 我想在 PySpark 中运行它,但在处理 pyspark.sql.group.GroupedData 对象时遇到问题。 我试过以下方法: sparkDF .groupby('A') .agg(myFunction(zip('B', 'C'), 'A')) ...