读取数据并创建 DataFrame: 使用spark.read.csv 方法读取 CSV 文件,并将其转换为 DataFrame。header=True 表示文件的第一行是列名,inferSchema=True 表示自动推断数据类型。 按某一列进行分组: 使用groupBy("column_name1") 方法按 column_name1 列对数据进行分组。 进行聚合计算: 使用agg() 方法对分组后的...
可以加速计算。...PandasPandas可以使用 iloc对行进行筛选:# 头2行df.iloc[:2].head() PySpark在 Spark 中,可以像这样选择前 n 行:df.take(2).head()#...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法,可以轻松对下...
import pandas as pd from pyspark.sql import SparkSession colors = ['white','green','yellow','red','brown','pink'] color_df=pd.DataFrame(colors,columns=['color']) color_df['length']=color_df['color'].apply(len) color_df=spark.createDataFrame(color_df) color_df.show() 7.RDD与Data...
在PySpark 中,agg(aggregate)函数用于对 DataFrame 进行聚合操作。它允许你在一个或多个列上应用一个或多个聚合函数,并返回计算后的结果。agg 函数常与 groupBy 结合使用,以按照指定的分组条件对数据进行聚合。它可以用于计算各种统计量,如总和、平均值、最大值、最小值等。以下是 agg 函数的示例用法: from ...
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 df.withColumnRenamed('旧列...
(category='A',value=20),Row(category='A',value=30),Row(category='B',value=50),Row(category='B',value=60),Row(category='B',value=70)]df=spark.createDataFrame(data)# 使用自定义聚合函数进行处理result=df.groupBy("category").agg(median_udf("value").alias("median_value"))# 显示结果...
groupBy + agg 聚合 (1)agg agg(self, *exprs)计算聚合并将结果返回为:`DataFrame` 可用的聚合函数有“avg”、“max”、“min”、“sum”、“count”。 :param exprs:从列名(字符串)到聚合函数(字符串)的dict映射, 或:类:`Column`的列表。# 官方接口示例>>>gdf = df.groupBy(df.name)>>>sorted...
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| ...
frompyspark.sql.functionsimportcollect_list,concat_ws# 按 Name 列分组,使用 collect_list 合并 Value 列result_df=df.groupBy("Name").agg(concat_ws(",",collect_list("Value")).alias("Combined_Values"))# 输出结果 DataFrameresult_df.show() ...
df = spark.createDataFrame(data, ["movie_name", "genre", "user_review"]) df1 = df.withColumn( "genre", F.explode(F.split("genre", r"\s*,\s*")) ).groupBy("genre").agg( F.avg("user_review").alias("user_review") )