在pyspark中使用groupby和aggregate函数可以将DataFrame中的行与多列连接起来。下面是一个完善且全面的答案: 在pyspark中,groupby和aggregate是两个常用的函数,用于对DataFrame进行分组和聚合操作。groupby函数用于按照指定的列对数据进行分组,而aggregate函数用于对每个分组进行聚合计算。
spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建示例DataFrame data = [("Alice", 10), ("Bob", 20), ("Alice", 30), ("Bob", 40)] df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Value"]) #对Value列的值求和 sum_df = df.groupBy("Name").agg(sum("Value").alias("Sum")) # 显示...
df = spark.sql("select anchor_id,live_score,live_comment_count from table_anchor") df = df.groupBy('anchor_id') .agg({"live_score": "sum", "live_comment_count": "sum"}) .withColumnRenamed("sum(live_score)", "total_score") .withColumnRenamed("sum(live_comment_count)", "total_p...
1. DataFrame.groupby()函数 介绍 groupby操作设计拆分对象,应⽤函数和组合结果的某种组合。这可⽤于对⼤量数据进⾏分组,并对这些 组进⾏计算操作。 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...
接下来,使用groupBy方法对DataFrame进行分组。在这个例子中,我们按照group列进行分组: python grouped_df = df.groupBy("group") 3. 对分组后的数据应用approxQuantile函数计算分位数 使用approxQuantile函数来计算分组后的数据的分位数。你需要指定要计算的分位数的百分比(如0.25, 0.5, 0.75)和相对误差(relativeError...
pyspark的dataframe使用聚合操作和pandas的比较像,如下的格式: df2=df1.groupby('列名1','列名2').agg(count(df1.列1).alias('新列名'),sum(df1.列2).alias('新列名'),sum(df1.列3).alias('新列名')) 如何改列名。注意这里面是旧列名在前,新列名在后,有点特殊 ...
1|2agg-DataFrame直接计算spark的agg可以直接对DataFrame进行聚合运算, 简单情况即每一列是可以直接列举的 复杂情况是无法直接穷举每一列的表达式, 而是需要创建表达式集合的情况# ===简单情况=== data.show(5) +---+---+---+---+---+---+ |glass_id|step_id|equip_id| timekey|label| unit_id| ...
groupby()函数用来将同一种类型的数据收集到一个组里,然后可以对这个组使用聚合函数。 1. 列基本操作 老规矩,还是先创建一个DataFrame,以下全部例子都是以这个测试数据为例。 importpysparkfrompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,litfrompyspark.sql.typesimportStructType,StructField,String...
最近用到dataframe的groupBy有点多,所以做个小总结,主要是一些与groupBy一起使用的一些聚合函数,如mean、sum、collect_list等;聚合后对新列重命名。 大纲 groupBy以及列名重命名 相关聚合函数 1. groupBy frompyspark.sqlimportRow rdd=sc.parallelize([Row(name='Alice',level='a',age=5,height=80),Row(name=...
在使用 PySpark 处理数据时,DataFrame API 提供了许多功能强大的函数来操作和分析数据。以下是一些常用的 PySpark DataFrame 函数: 1.转换函数: select(): 选择指定的列。 filter() 或 where(): 根据给定的条件过滤数据。 withColumn(): 添加新列或更新现有列。