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...
每一列为一个Column对象 Row:是DataFrame中每一行的数据抽象...select:查看和切片这是DataFrame中最为常用的功能之一,用法与SQL中的select关键字类似,可用于提取其中一列或多列,也可经过简单变换后提取。...groupby/groupBy:分组聚合分组聚合是数据分析中最为常用的基础操作,其基本用法也与SQL...
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...
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(gdf.agg({"*":"count"}).colle...
spark dataframe的基本统计函数已经包含在pyspark.sql.functions中,类似的,dataframe本身也有一些统计方法。 2. 随机数 # 基于dataframe生成相同行数的随机数 from pyspark.sql.functions import rand, randn # 均匀分布和正太分布函数 color_df.select(rand(seed=10).alias("uniform"), ...
在PySpark中,可以使用groupBy和聚合函数来对DataFrame中的特定窗口进行分组和聚合操作。下面是如何实现的步骤: 首先,导入必要的模块和函数: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.window import Window from pyspark.sql.functions import col, sum ...
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") ...
filter【类似pandas中dataframe的采用列名来筛选功能】 sparkDF.filter ( sparkDF['value'] == 100 ).show():将value这一列值为100的行筛选出来 Top~~ 5、计算不重复值以及统计dataframe的行数 distinct()函数:将重复值去除 sparkDF.count():统计dataframe中有多少行 ...
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") )
我试图在pyspark中连接两个数据帧,但将一个表作为数组列连接到另一个表。 例如,对于这些表: from pyspark.sql import Row df1 = spark.createDataFrame([ Row(a = 1, b = 'C', c = 26, d = 'abc'), Row(a = 1, b = 'C', c = 27, d = 'def'), ...