同样如果是删除的话,把select换为drop就行了。 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...
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...
在上述代码中,我们首先使用groupby函数按照"Name"列进行分组。然后,使用agg函数对每个分组进行聚合操作。在agg函数中,我们使用字典指定了需要进行聚合计算的列及其对应的聚合函数。这里我们使用"Age"列的最大值和"Salary"列的总和作为示例。 使用groupby和aggregate函数可以方便地对DataFrame中的数据...
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(): 按某一列或多列分组。 agg(): 在分组后应用聚合函数,如 sum(), avg(), max(), min(), count() 等。 3. 排序和排名函数: orderBy() 或 sort(): 对数据进行排序。 rank(), dense_rank(), row_number(): 用于窗口函数中的排名操作。
在PySpark中,你可以使用groupBy方法对DataFrame进行分组,然后使用approxQuantile函数来计算分组后的数据的分位数。以下是一个详细的步骤指南,包括代码示例: 1. 创建一个PySpark DataFrame 首先,你需要创建一个PySpark DataFrame。这里我们使用一个简单的例子: python from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql....
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=...
class pyspark.sql.DataFrame(jdf, sql_ctx) 分布式的收集数据分组到命名列中。 一个DataFrame相当于在Spark SQL中一个相关的表,可在SQLContext使用各种方法创建, 2.1 agg(*exprs) 没有组的情况下聚集整个DataFrame (df.groupBy.agg()的简写)。 >>>l=[('cassie',5),('beiwang',4),('xs',2)] ...
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 |...
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 ...