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.withColumnR
具体使用groupby和aggregate将pyspark DataFrame中的行与多列连接起来的步骤如下: 首先,导入必要的库和模块: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col 创建SparkSession对象: 代码语言:txt 复制 spark = SparkSession.builder.appName("Data...
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...
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...
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...
df.groupBy('字段名').agg((count(when(col(’字段名2‘)==1,True))/ count('字段名2')) 24. coalesce df.withColumn('字段名',coalesce(df.字段名,df.字段名2)) 25. substring df.withColumn("字段名", f.substring(df.字段名2, 2, 100)) 26. 评估 MulticlassMetrics from pyspark.mllib.eval...
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") ...
1|1agg-groupby的情况pyspark中的agg聚合运算应该才能达到聚合字段的目的, apply的运算都是一行一行的运算且并没有真实的聚合.pyspark中已经对agg操作定义了很多方便的运算函数,可以直接调用来对其进行运算.from: +---+---+---+---+---+---+---+---+ |ID | P |index|xinf |xup |yinf |ysup |...
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=...
groupby('depid','firstName').agg(F.sum(F.col('salary')).alias('total_salary')).show() # agg 这个接口更通用,多个groupby指标,也可以使用 agg_stat = [ F.sum(F.col('salary')).alias('total_salary'), F.max(F.col('salary')).alias('max_salary'), F.count(F.col('salary'))....